Developing a methodology for the design of water distribution networks using genetic algorithm
Su dağıtım şebekelerinin genetik algoritma kullanılarak optimizasyonuna yönelik bir yöntem geliştirilmesi
- Tez No: 198815
- Danışmanlar: DOÇ.DR. NURİ MERZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritma, optimizasyon, su dağıtım şebekesi, tasarım, Ankara, Genetic algorithm, optimization, water distribution network, design, Ankara
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZSU DAĞITIM ŞEBEKELERİNİN GENETİK ALGORİTMAKULLANILARAK OPTİMİZASYONUNA YÖNELİKBİRYÖNTEM GELİŞTİRİLMESİGENÇOĞLU, GençerYüksek Lisans, İnşaat Mühendisliği BölümüTez Yöneticisi: Doç. Dr. Nuri MerziŞubat 2007, 129 sayfaSu kaynakları sistemlerinin planlanması, tasarımı, inşası, işletmesi ve bakımıbelediyelerin en büyük altyapı projelerini oluşturmaktadır. Bu nedenle, su dağıtımşebekeleri son derece titiz bir şekilde tasarlanmalıdır. Evrimsel tabanlı biroptimizasyon yöntemi olan genetik algoritma, su dağıtım şebekelerininoptimizasyonunda kullanılmaktadır.Birçok operatörden oluşan genetik algoritmanın performansı içindeki operatörlerdenetkilenmektedir. Bu operatörler parametrelere bağlı olmalarına rağmen, su dağıtımşebekeleri ile ilgili çalışmalarda parametrelerin bulunmasına gereken önemverilmemiştir.Bu çalışma, farklı şebekeler üzerinde genetik algoritmanın parametrelerini inceleyenyeni bir yöntem sunmaktadır. Geliştirilmiş olan bilgisayar programı üç farklı şebekeüzerinde uygulanmıştır. Bu şebekelerin ikisi literatürdeki iyi bilinen örneklerdenolup, üçüncüsü ise Ankara su dağıtım şebekesinin bir basınç bölgesidir.Sonuç olarak; algoritma içindeki parametrelerin optimizasyon yapılmak istenenşebeke, optimizasyonun hedefi ve geliştirilen bilgisayar programı ile ilişkili olduğubulunmuştur. Birim basınç cezası değeri şebekenin özelliklerine ve borularınmaliyetlerine göre değişmektedir. Mutasyon oranının üç farklı şebeke için [0.0075 -0.0675] aralığında değiştiği bulunmuştur. Elitizm oranı, popülasyon büyüklüğünekarşılık gelen en düşük değer olarak belirlenmiştir. Çaprazlama olasılığının ise [0.5 -0.9] aralığında değiştiği bulunmuştur. Yöntem, genetik algoritmanın uygunparametrelerinin belirlenebilmesi için her optimizasyon çalışmasına uygulanmalıdır.Tarif edilen yöntem kullanılarak, iyi sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACTDEVELOPING A METHODOLOGY FOR THE DESIGN OFWATER DISTRIBUTION NETWORKSUSINGGENETIC ALGORITMGENÇOĞLU, GençerM. S., Department of Civil EngineeringSupervisor: Assoc. Prof. Dr. Nuri MerziFebruary 2007, 129 pagesThe realization of planning, design, construction, operation and maintenance of watersupply systems pictures one of the largest infrastructure projects of municipalities;water distribution networks should be designed very meticulously. Genetic algorithmis an optimization method that is based on natural evolution and is used for theoptimization of water distribution networks.Genetic algorithm is comprised of operators and the operators affect the performanceof the algorithm. Although these operators are related with parameters, not muchattention has been given for the determination of these parameters for this specificfield of water distribution networks.This study represents a novel methodology, which investigates the parameters of thealgorithm for different networks. The developed computer program is applied tothree networks. Two of these networks are well known examples from the literature;the third network is a pressure zone of Ankara water distribution network.It is found out that, the parameters of the algorithm are related with the network, thecase to be optimized and the developed computer program. The pressure penaltyconstant value varied depending on the pipe costs and the network characteristics.The mutation rate is found to vary in a range of [0.0075-0.0675] for three networks.Elitism rate is determined as the minimum value for the corresponding populationsize. Crossover probability is found to vary in a range of [0.5-0.9]. Themethodology should be applied to determine the appropriate parameter set of geneticalgorithm for each optimization study. Using the method described, fairly wellresults are obtained.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi tabanlı akıllı şehir çözümleri: Bina türü tanıma, su tüketimi öngörüsü ve sızıntı tespiti
Machine learning-based smart city solutions: Building type identification, water consumption forecasting, and leak detection
RAUF YASİN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN ARI
- Yatay eksenli rüzgar türbini palasının dinamik analizi
Dynamic analysis of a horizontal axis wind turbine blade
SERAP BAYTOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ORHAN KAYA
- Optimizasyon tabanlı bir su kaynakları sistemi modelleme aracının geliştirilmesi ve çok amaçlı sektörel tahsise uygulanması
Development of an optimization-based modeling tool for water resources systems and application to multi-objective sectoral allocation
SALİM YAYKIRAN
Doktora
Türkçe
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN EKDAL
- Crafting wooden-framed bioplastic composite panels through a diy materials design approach
Kendin-yap malzeme tasarımı yaklaşımıyla ahşap çerçeveli biyoplastik kompozit panellerin üretimi
DENİZ TÜMERDEM
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Comprehensive analysis of meteorological and hydrological drought: temporal and spatial ınsights
Meteoroloji̇k ve hi̇droloji̇k kurakliğin kapsamli i̇ncelenmesi̇: zamansal ve uzamsal i̇nceleme
AHMAD SULAIMAN AHMAD ABU ARRA
Doktora
İngilizce
2025
Mühendislik BilimleriYıldız Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYÜP ŞİŞMAN