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: 145
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
- 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
- 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
- Gemilerde kullanılan seçici katalitik indirgeme sistemlerinde tortu oluşumunun ve azot oksit indirgeme performanslarının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
Experimental and numerical investigation of urea-deposit formation and nitrogen oxide reduction performances in selective catalytic reduction systems used on marine vessels
TALAT GÖKÇER CANYURT
Doktora
Türkçe
2023
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA ERGİN
- Sürdürülebilir mimarlıkta sakin şehir (Cittaslow) yaklaşımı
An approach to slow city (Cittaslow) in sustainable architecture
SELMA AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ŞULE FİLİZ AKŞİT