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根据卫生部《生活饮用水卫生布标准》（GB5749-2006）的规定，余氯浓度是衡量管网水质的重要指标。因此，加强对余氯浓度的研究是改善供水管网水质的一种比较有效的手段。当前，对于管网余中的氯浓度的研究通常采用余氯衰减模型通过计算求得，其中管壁余氯衰减系数kw作为余氯衰减模型的重要参数对管网余氯浓度的测定准确与否具有重要影响。传统的管壁余氯衰减系数kw需要根据不同管径管材的管道分别实验测定，不仅耗时耗力，误差更是极大。因此，寻求一种简便通用的优化方法对管壁余氯衰减系数kw进行校正，日益成为专家学者的研究热点，同时更是切实改善管网水质的有效途径。近年来，GA（GeneticAlgorithm，遗传算法）以其较强的鲁棒性越来越广泛地应用到组合校正问题中，但是也存在着早熟收敛、局部搜索能力差等缺陷，因此，引入SA（Simulated Annealing，模拟退火）算法能够有效地克服这方面的不足。本文拟采用混合型GASA（GeneticAlgorithm SimulatedAnnealing，遗传模拟退火）算法对管壁余氯衰减系数进行校正。将此算法应用到余氯衰减系数校正中，可以根据不同地区、不同时段的水质，实时计算出合理的氯投放量，从而降低制水成本，为企业建立基于水力与水质的管理控制系统和安全可靠地供水提供决策支持。本论文研究的重点将主要从以下三个方面展开：（1）通过分析GA理论，探讨了GA的优缺点，针对GA易早熟、易陷入局部最优解等不足，本文融入SA算法，并对GA进行改进，将二者结合，克服各自的缺点，利用其优点形成一种较优的混合型GASA算法。（2）研究管网余氯衰减模型，采用GASA算法对管壁余氯衰减系数进行校正，借助Visual C++6.0开发平台调用EPANET的动态数据库，并编写相应的校正计算程序。（3）结合广州大学城供水管网仿真控制系统提供的样本数据进行仿真计算，并将计算结果与通过常规方法得到的结果进行比较，充分说明了GASA算法在管壁余氯衰减系数校正中具有良好的工程应用价值。