宋雷震,何晓文

(淮南联合大学 智能制造学院，安徽 淮南 232001)

0 引 言

排水管网改建是城市排水系统工程的重要环节。当前我国排水管网系统仍主要以人工管理为主，不仅制约了管理的效率，且无法有效预防突发事件，因此，构建信息化的城市排水管网系统，全面提升管理水平尤为关键[1]。粒子群算法具有计算效率高且全局寻优能力强的优势，能够有效优化人工管理管网的局限性。在改建城市排水管网系统中发挥着举足轻重的作用。结合混沌粒子群算法的遍历性与随机性特点，常规粒子群算法进行优化改进，以实现改建城市排水管网，并达到排水管网信息化和现代化的目的[2]。

1 改进型混沌粒子群算法的管网优化

1.1 常见粒子群算法及流程

随机进化算法的粒子群算法(Particle swarm optimization，PSO)，主要优势体现在具备全局寻优能力，但PSO算法进化后期收敛速度慢，容易陷入局部最优的状况，且计算精度不高。因此，寻求PSO算法的改进优化策略，成为研究的重心[3-4]。混沌粒子群算法(Chaos particle swarm optimization algorithm，CPSO)借助自身的遍历性与规律性，能够有效避免PSO算法的局限性与不稳定性。然而，CPSO算法面对离散粒子群，即当混沌变量为固定值时，该算法难于适应离散状况[5]。此次研究分析并改进了CPSO算法，具体策略分别为加入混沌启动机制、历史记忆机制、以及对混沌变量μ进行改进，达缩短算法收敛时间，以及提升全局寻优能力的目的。标准粒子群算法：

(1)

其中：ω为惯性系数；r1和r2为随机数；0～1为随机数的取值范围；c1和c2为种群的学习因子；……