近百年的污水处理实践表明,处理技术改进并没有为污水处理带来明显的经济效果,污水处理的费用逐年激增。水污染控制规划逐渐成为人们关注的问题和研究的热点。但是关于水污染控制系统规划中的最优规划问题,特别是均匀处理最优规划(厂群规划)和区域处理最优规划问题的研究甚少,一直以来缺少好的优化方法。 现代优化算法——遗传算法较大范围的全局搜索能力,广泛的适用性,可以处理任何类型的目标函数和约束条件,特别是对于传统数学方法难以求解的多维非线性优化问题具有较强的求解能力。这使得它适合于应用在水污染控制系统规划中的最优规划问题中。 本文以厂群规划问题为研究对象,对遗传算法在水污染控制系统规划中更广泛的应用进行了有益尝试,也为将其应用到类似的、更加复杂的区域处理最优规划问题中提供了有利参考。 本文在考虑实际条件的情况下,对污水厂厂群规划的数学模型进行了改进,分析了传统的试探法和混合整数规划法求解该模型的局限性。接着,构造了适合该模型的遗传算法,对于其适应度函数设计作了重点讨论。算法中,编码采用实数编码,几个遗传算子分别为锦标赛选择、算术交叉、非均匀变异算子。 在GAOT(Genetic Algorithm Toolbox)的支持下,作者用Matlab程序编写了解决厂群规划问题的遗传算法,并且模拟一个中等城市污水厂的厂群规划问题,针对其具体的数据进行模型求解。 在文章最后,还提出了厂群规划的0-1整数模型及对应的改进遗传算法,编码方式为二进制编码。