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摘要
城市供水管网的运行对社会经济发展和人民生产生活有着重要的影响。为了确保城市供水管网的安全稳定运行，需要研究降低管网故障率的方法。在城市管网设计时，不仅需要考虑管网总造价等经济性指标，还需要考虑管网故障率等可靠性指标。随着总造价的提高，故障率呈下降趋势；反之，随着总造价的降低，故障率呈上升趋势。显然，总造价和故障率是一对相互冲突的目标。基于此，采用基于分解的多目标进化算法(Multi-objective Evolutionary Algo‐rithm based on Decomposition,MOEA/D)对该多目标优化问题进行处理。MOEA/D一次运行能够获得一组相互非支配的解，称之为帕累托(Pareto)解。为了平衡Pareto解的多样性和收敛性，提出一种具有两阶段策略和小生境引导策略的自适应MOEA/D算法，命名为MOEA/D-TPN算法。在MOEA/D-TPN中，将进化过程分成两个阶段。在第一阶段算法利用理想点z*作为参考点，在第二阶段算法利用天顶点znad作为参考点，因此能够较好地解决带有凸状或凹状的多目标优化问题。同时算法设计了一套小生境引导策略，以选择不同的交配个体，从而增强最终获取的近似Pareto前沿的多样性。利用6个基准测试问题和城市供水管网优化问题对所提MOEA/D-TPN算法的性能进行实验验证。仿真结表明，MOEA/D-TPN算法能够处理复杂的多目标优化问题，所获取的解起到了平衡总造价和故障率的目的，为城市供水管网的工程设计提供可行参考方案。
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单位自动化学院; 内蒙古电子信息职业技术学院
