基于改进鲸鱼算法的建筑管线排布方法优化

沈阳城市建设学院 张权 赵晓曦 郝志旭 李丽萍

针对在房屋建造过程中由于建造管线的排布不合理，容易造成管道弯头多、管线浪费的问题，本文提出了一种基于改进鲸鱼算法(IWOA)的建筑管线排布方法用来解决该问题。该算法在鲸鱼算法(WOA)的基础上引入了模拟退火方法来提高其持续进化的能力。最后通过仿真实验验证了IWOA算法在解决管线排布问题中的有效性及优越性。

近年来，随着我国人民生活水平的提高，建筑内的电气设备越来越多。同时，由于BIM技术的引入建筑内管线模型的设计也由二维变成了三维，这都极大的增加了建筑管线排布设计的难度。建筑管线排布是建筑设计过程中十分重要的一环。在传统的设计中，设备管线的综合布局只用简单的线条来粗略表达。各种水管和管道的标高变化、相对位置和交叉点也难以表达清楚，这很容易造成管线的浪费，从而极大的提高了建筑的成本。而采用管线自动布局的方法可以在满足住户的全部需求的条件下外尽可能的减小管线的长度、降低施工返工率，从而降低建筑成本。因此，管线自动布局方法的研究也已经成为了当前的热点研究课题之一。Wang[1]等将遗传算法(GA)的交叉和变异策略引入粒子群优化算法(PSO)中，提出了一种粒子群优化集成遗传算法(PSOIG)，用于船舶中的管线自动布局，并通过仿真结果证明了所提算法的可行性和有效性。Dbouk[2]等将A*算法用于油田管道的自动布局中，并通过与Dijkstra算法进行比较验证了所提方法的有效性。Liu[3]等提出了一种改进的离散粒子群优化(DPSO)算法用于管线自动布局中，该算法采用吸引算子和能量函数来规划管线的路径，有效的减少了布局后管线的长度。管线自动布局的核心为题还是优化算法的研究，因此本文提出了一种改进的鲸鱼算法用于解决该问题。该算法结合了反向学习策略与模拟退火方法来扩大搜索范围，提高其进化的能力。鲸鱼算法一种新兴的群体智能优化算法[4]，它的运行效率高、算法参数少，目前已在许多领域得到了较好的应用。Shanty[5]等通过将鲸鱼优化算法和禁忌搜索算法以及局部搜索程序相结合，提出了一种HWOA算法用于解决绿色车辆路径最小化问题。Zhang[6]等采用了一种基于问题特征的编码方法提出了一种离散鲸群算法（DWSA)，确保了初始种群的质量和多样性，有效的解决了柴油机装配厂中的有限缓冲区调度问题。蒋华伟[7]等提出了一种改进离散鲸鱼群算法有效的解决了多配送中心的物资进行应急调度时易陷入局部极值的问题。

1 问题描述

为了方便研究，本文采用长方体来模拟代替建筑物，长方体设置若干个立方体用来模拟其中的障碍物。假设我们需要从长方体中任意一起点S(x0,y0,z0)铺设一条管线到终点T(xn,yn,zn)，则所有满足条件的路径P可以表示为满足条件的节点(xi,yi,zi)的集合，即P={(x0,y0,z0),(x1,y1,z1)···(xi,yi,zi)···(xn,yn,zn)},(i∈{1,...,n})。每条路径P的长度PL可表示为：(i∈{1,...,n})。显然，我们优化的目的应该是使长度PL尽可能的小。

2 改进的鲸鱼算法

2.1 WOA算法

WOA算法的仿生学原理来自于座头鲸的捕猎方式即包围目标、搜索目标、猎捕目标三种。因此，在WOA算法中也采用这三种方式来对种群进行更新。X*(t)

(1)包围目标。

其中X*(t)为进化到t代时最好的解。A和C为系数由下面的方式进行确定：

r1和r2时0到1之间的任意数，α的值由下面的公式确定：

其中Tmax表示最大的终止代数。

(2)搜索目标。

式中Xrand为种群中任意的一个个体。当|A|≥1时，采用搜索目标方式；当|A|≤1时，采用包围目标的方式。

(3)猎捕目标。

根据研究这三种方式是同步进行的，因此其数学模型可以采用下式表示，其中P为[0-1]之间的随机数，Pi一般设置为0.5。

2.2 IWOA算法

2.2.1 模拟退火

鲸鱼算法在进化的过程中原个体都会被新个体直接替换，这可能会将劣势的个体保留下来。因此本文引入了模拟退火的思想，如果更新后的个体比原个体好，则将这一个体作为新种群的个体；如果更新后的个体更差，则按式(11)计算出一个选择概率PX，用以接受这个较差的新个体。

2.2.2 IWOA算法流程介绍

在标准的鲸鱼算法中引入了模拟退火的思想，在此基础上提出了一种改进的鲸鱼算法，其流程图如图1所示。

图1 IWOA算法流程图Fig.1 Flowchart of IWOA algorithm

3 仿真实验

为了验证所提算法的有效性，分别对建筑物中的水管和风管的排布进行模拟实验，并采用GA算法和WOA算法作为对比，将管线的长度作为主要的评价指标，同时将管道弯头数和排布时间作为参考，每组实验进行30次，测试结果如表1所示。

表1 仿真实验结果表Tab.1 Simulation results table

从表中的实验结果可以看出GA算法的效果最差，IWOA算法可以有效的避开障碍物，减少弯头的数量，同时管线的长度也有了明显的减小，这能够极大的节约建筑成本。

4 结语

本文针对鲸鱼算法易陷入局部极值的缺点在其中引入了模拟退火的思想，从而提出了一种改进的鲸鱼算法，并将其应用于建筑管线的排布当中。通过仿真实验表明，采用IWOA算法对管线进行排布能够有效的避开障碍物，减少弯头的数量以及管线的长度，在满足管线布局要求的同时能够极大的节约建筑成本。