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【摘 要】 近几年，城市规划建设不断发展，市政管网建设规模越来越大，管网优化技术已经成为提高水资源利用效率的主要手段与途径，是一种经济型、节约型的水资源可持续发展战略。鉴于此，本文就市政管网优化研究现状与趋势进行了简要的探讨。
【关键词】 城市；管网优化；趋势
前言
在传统排水管道设计中的水力与高程计算，是一项工作量很大的、简单机械的迭代计算，它既费时又枯燥，而这样一项劳动的成果，也很可能得不出一个最优的，或者说较优的设计方案。即使是最有经验的工程设计人员，也不可能每个方案进行定量的比较，只能考虑其中的一部分情况。这样最优设计方案就会被遗漏，导致排水管道系统投资出现不必要的浪费，同样还会给施工和以后的管理带来困难。而且在市政建设和环境治理工程中，城市排水管道系统的投资占整个排水系统投资的70%左右。有些学者指出，一般传统方法计算出的方案要比最优设计方案费用高出5%到15%。系统规模越大，复杂性越高，通过优化设计后可节省的潜在费用越多。
一、市政管网优化技术的发展历程
市政管网优化是一门交叉学科，其涉及计算机软件、技术经济评价、数学理论等方面的综合运用。在进行管网优化的时候，一定要以目标系统构造模型优化为依据，利用最先进的技术与理论，采取合理的設计参数，进行优化方案的制定，以此来实现管网投资最少、运行最稳定、可靠性最高、效果最佳的目的。早在20世纪六十年代的时候，国外就开始对树状管网的优化进行分析与研究，和世界发达国家技术水平相比，我国管网优化技术相对要落后大概20年。市政管网优化技术的发展历程大致可以概括为以下内容：在前期进行市政管网优化的时候，主要采用经典优化理论，其具有代表性的理论就是线性、非线性、动态等规划法；市政管网优化的纵向推进就是启发式算法，主要分为遗传算法、人工神经网络法；市政管网优化的横向混合就是多方法的结合，主要包括模糊数学、遗传算法、线性规划、动态规划的综合运用，同时还有地理信息系统等先进软件的融合。
二、管网的优化思想
（1）选取尽可能小的设计流速
当水力半径不变，管底坡度与流速的平方成正比，即减小流速能更大幅度地减小管底坡度和埋深。关于设计流速的约束条件很多，在满足所有设计流速的约束条件的前提下，选择一个尽可能小的设计流速是对设计参数进行最优化选择的重要内容，在程序设计中很容易实现。
（2）选取尽可能大的设计充满度
三、市政管网优化技术的现状
市政管网主要包括给水管网、排水管网。经过几十年的发展和演变，我国市政管网优化技术已经得到了一定的进步，其优化技术越来越成熟，相较于传统的单一型技术而言，现在已经越来越综合化。
（1）遗传算法
遗传算法指的就是在自然界生物遗传与进化的基础上，进行全局搜索的一种算法。因为进行管网优化非常复杂，遗传算法可以提供更加简便的方式解决问题，在处理离散变量函数的时候，不需要进行管径的后期调整；在应用此种算法的时候，可以更加接近实际情况，因为其可以对内编码空间与问题空间进行明确，在根本上解决常规算法无法计算的问题；此种算法也可以为工作人员提供更加优异的解决方案，尽可能实现管网优化的经济性、稳定性、可靠性；在进行全局优化的时候，也可以利用此种算法进行随机搜索，实现更加快捷的搜索。除此之外，此种算法也可以利用随机进化制度进行优化过程的控制，在性能要比非线性爬山搜索法具有一定的优势，同时还具备离散变量组合的枚举法，进而使其在离散管径组合优化中得到了普遍的应用。当然，此种算法也存在着一定的缺陷，编码单调、遗传算子简单、参数不通用、前后期进化速度不一致、局部优化能力差等问题。
（2）模拟退火算法
此种算法主要就是在MenteCarlo迭代求解的基础上，进行的随机优化算法，其原理就是物理中固体物质退火过程，其具体方法为：先设定一个初始温度，在不断降低温度的情况下，利用概率突跳特性，进行目标函数的随机抽取，之后在全局中进行优化求解，利用概率性进行局部优化，最后实现全局优化。
（3）序列二次规划法
此种方法主要就是利用Kuhn.Tucker最优化条件形成的非线性方程，通过迭代计算法进行二次规划问题的求解，也就是利用二次规划序列求解过程代替原有求解过程。此种方法主要就是将KT条件、线性、二次近似、变尺度等方面进行结合。此种方法的迭代序列可以从不可行域逐渐转变为可行域，只有在极限的条件下，才可以达到完全制约，因此，无法进行快速的求解。除此之外，在优化过程中，迭代通常需要利用齿行法，因此，可以通过对射线步的修正，实现迭代点的制约。
（4）神经网络优化算法
生物神经元本质与功能数学抽象主要存在于人工神经网络中的人工神经元当中，而大量基础神经元可以利用一定的计算结构进行互相之间的连接，在处理实际问题的时候，此结构也可以充分发挥模拟生物神经系统的作用。此项算法主要就是利用神经网络中神经元的协调并行，对实际问题进行优化求解，保证神经网络达到稳定，实现优化。
四、市政管网优化技术的发展趋势
（1）在管网优化设计中运用Excel
管径的优化计算和管网的水力计算是给排水工程管网的优化设计中最为关键和复杂的工作。目前有相当一部分设计人员编程来进行平差计算。同时，手算的方法也有一些人仍然在用，如采用手算，则工作相当繁重，而且非常容易出错。而在编程计算时，由于不同的饮水工程管网，管网结构各具特点，管网的布置规划和管径组合复杂程度不同，因此，大部分程序只适用于本项目，很难运用到其他相似的项目中去，而且程序较为复杂，很难被一般的设计人员所掌握。饮水管网优化设计中的水力计算和管径优化计算等问题，可以较为方便地被Excel中的规划求解功能以及功能函数所解决。
（2）市政管网优化领域扩展
在城市化发展进程不断加快的形势下，市政管网建设规模越来越大，因为受到地形差异、经济条件、技术水平、水源质量等因素的影响，导致市政管网优化工作受到了一定的阻碍，进而在开展具体工作的时候，一定要加强对以下方面的分析与研究：其一，加强对管网运行经济性、稳定性、可靠性的优化分析，实现管网作用的充分发挥。其二，加强传统算法和新型算法之间的融合，不断提高优化算法水平，实现市政管网的优化设置。其三，加强树状管网与环状管网的融合，实现管网的混合设置，进而促进管网优化设计与布置水平的提高，加强市政管网的优化设计。
五、结语
总而言之，我国市政管网已经逐渐进入了开发应用阶段，并且应用规模越来越大，市政管网推广与改造工程也在逐渐向复杂化、多元化、大型化方向发展，有利于促进市政管网优化速度、精度的提高，同时对优化技术的收敛性有着一定的要求。好的管网设计可以发挥出最好的性能，同时还可以减少施工过程中的困难，提高工程的整体效率，减少不必要的能源资金消耗，促进城市规划建设向着更好的方向发展，提高城市的整体发展水平。
参考文献：
[1]刘世伟.市政管网优化技术研究现状与趋势[J].科技与企业，2013，11：345.
[2]丰洪斌.城市市政给排水管网的优化配置与管理探讨[J].山西建筑，2012，13：144-146.
[3]陆柏昊.市政管网优化技术研究现状与趋势[J].广西城镇建设，2011，09：69-73.
[4]郭维刚，朱良华.基于遗传算法的多水源环状管网优化设计[J].工程与建设，2008，02：212-214.
[5]周荣敏，雷延峰，王承煜.基于遗传算法的开封杏花营组团污水管网优化设计[J].河南科学，2009，01：91-94.
[6]韦忠良，崔斌.基于管径的管道输水灌溉管网优化设计[J].安徽农业科学，2009，25：12195-12196.
[7]杨丹，安恩科.供热管网设计运行中的最优化技术发展[J].山西能源与节能，2007，02：35-37.
【关键词】 城市；管网优化；趋势
前言
在传统排水管道设计中的水力与高程计算，是一项工作量很大的、简单机械的迭代计算，它既费时又枯燥，而这样一项劳动的成果，也很可能得不出一个最优的，或者说较优的设计方案。即使是最有经验的工程设计人员，也不可能每个方案进行定量的比较，只能考虑其中的一部分情况。这样最优设计方案就会被遗漏，导致排水管道系统投资出现不必要的浪费，同样还会给施工和以后的管理带来困难。而且在市政建设和环境治理工程中，城市排水管道系统的投资占整个排水系统投资的70%左右。有些学者指出，一般传统方法计算出的方案要比最优设计方案费用高出5%到15%。系统规模越大，复杂性越高，通过优化设计后可节省的潜在费用越多。
一、市政管网优化技术的发展历程
市政管网优化是一门交叉学科，其涉及计算机软件、技术经济评价、数学理论等方面的综合运用。在进行管网优化的时候，一定要以目标系统构造模型优化为依据，利用最先进的技术与理论，采取合理的設计参数，进行优化方案的制定，以此来实现管网投资最少、运行最稳定、可靠性最高、效果最佳的目的。早在20世纪六十年代的时候，国外就开始对树状管网的优化进行分析与研究，和世界发达国家技术水平相比，我国管网优化技术相对要落后大概20年。市政管网优化技术的发展历程大致可以概括为以下内容：在前期进行市政管网优化的时候，主要采用经典优化理论，其具有代表性的理论就是线性、非线性、动态等规划法；市政管网优化的纵向推进就是启发式算法，主要分为遗传算法、人工神经网络法；市政管网优化的横向混合就是多方法的结合，主要包括模糊数学、遗传算法、线性规划、动态规划的综合运用，同时还有地理信息系统等先进软件的融合。
二、管网的优化思想
（1）选取尽可能小的设计流速
当水力半径不变，管底坡度与流速的平方成正比，即减小流速能更大幅度地减小管底坡度和埋深。关于设计流速的约束条件很多，在满足所有设计流速的约束条件的前提下，选择一个尽可能小的设计流速是对设计参数进行最优化选择的重要内容，在程序设计中很容易实现。
（2）选取尽可能大的设计充满度
三、市政管网优化技术的现状
市政管网主要包括给水管网、排水管网。经过几十年的发展和演变，我国市政管网优化技术已经得到了一定的进步，其优化技术越来越成熟，相较于传统的单一型技术而言，现在已经越来越综合化。
（1）遗传算法
遗传算法指的就是在自然界生物遗传与进化的基础上，进行全局搜索的一种算法。因为进行管网优化非常复杂，遗传算法可以提供更加简便的方式解决问题，在处理离散变量函数的时候，不需要进行管径的后期调整；在应用此种算法的时候，可以更加接近实际情况，因为其可以对内编码空间与问题空间进行明确，在根本上解决常规算法无法计算的问题；此种算法也可以为工作人员提供更加优异的解决方案，尽可能实现管网优化的经济性、稳定性、可靠性；在进行全局优化的时候，也可以利用此种算法进行随机搜索，实现更加快捷的搜索。除此之外，此种算法也可以利用随机进化制度进行优化过程的控制，在性能要比非线性爬山搜索法具有一定的优势，同时还具备离散变量组合的枚举法，进而使其在离散管径组合优化中得到了普遍的应用。当然，此种算法也存在着一定的缺陷，编码单调、遗传算子简单、参数不通用、前后期进化速度不一致、局部优化能力差等问题。
（2）模拟退火算法
此种算法主要就是在MenteCarlo迭代求解的基础上，进行的随机优化算法，其原理就是物理中固体物质退火过程，其具体方法为：先设定一个初始温度，在不断降低温度的情况下，利用概率突跳特性，进行目标函数的随机抽取，之后在全局中进行优化求解，利用概率性进行局部优化，最后实现全局优化。
（3）序列二次规划法
此种方法主要就是利用Kuhn.Tucker最优化条件形成的非线性方程，通过迭代计算法进行二次规划问题的求解，也就是利用二次规划序列求解过程代替原有求解过程。此种方法主要就是将KT条件、线性、二次近似、变尺度等方面进行结合。此种方法的迭代序列可以从不可行域逐渐转变为可行域，只有在极限的条件下，才可以达到完全制约，因此，无法进行快速的求解。除此之外，在优化过程中，迭代通常需要利用齿行法，因此，可以通过对射线步的修正，实现迭代点的制约。
（4）神经网络优化算法
生物神经元本质与功能数学抽象主要存在于人工神经网络中的人工神经元当中，而大量基础神经元可以利用一定的计算结构进行互相之间的连接，在处理实际问题的时候，此结构也可以充分发挥模拟生物神经系统的作用。此项算法主要就是利用神经网络中神经元的协调并行，对实际问题进行优化求解，保证神经网络达到稳定，实现优化。
四、市政管网优化技术的发展趋势
（1）在管网优化设计中运用Excel
管径的优化计算和管网的水力计算是给排水工程管网的优化设计中最为关键和复杂的工作。目前有相当一部分设计人员编程来进行平差计算。同时，手算的方法也有一些人仍然在用，如采用手算，则工作相当繁重，而且非常容易出错。而在编程计算时，由于不同的饮水工程管网，管网结构各具特点，管网的布置规划和管径组合复杂程度不同，因此，大部分程序只适用于本项目，很难运用到其他相似的项目中去，而且程序较为复杂，很难被一般的设计人员所掌握。饮水管网优化设计中的水力计算和管径优化计算等问题，可以较为方便地被Excel中的规划求解功能以及功能函数所解决。
（2）市政管网优化领域扩展
在城市化发展进程不断加快的形势下，市政管网建设规模越来越大，因为受到地形差异、经济条件、技术水平、水源质量等因素的影响，导致市政管网优化工作受到了一定的阻碍，进而在开展具体工作的时候，一定要加强对以下方面的分析与研究：其一，加强对管网运行经济性、稳定性、可靠性的优化分析，实现管网作用的充分发挥。其二，加强传统算法和新型算法之间的融合，不断提高优化算法水平，实现市政管网的优化设置。其三，加强树状管网与环状管网的融合，实现管网的混合设置，进而促进管网优化设计与布置水平的提高，加强市政管网的优化设计。
五、结语
总而言之，我国市政管网已经逐渐进入了开发应用阶段，并且应用规模越来越大，市政管网推广与改造工程也在逐渐向复杂化、多元化、大型化方向发展，有利于促进市政管网优化速度、精度的提高，同时对优化技术的收敛性有着一定的要求。好的管网设计可以发挥出最好的性能，同时还可以减少施工过程中的困难，提高工程的整体效率，减少不必要的能源资金消耗，促进城市规划建设向着更好的方向发展，提高城市的整体发展水平。
参考文献：
[1]刘世伟.市政管网优化技术研究现状与趋势[J].科技与企业，2013，11：345.
[2]丰洪斌.城市市政给排水管网的优化配置与管理探讨[J].山西建筑，2012，13：144-146.
[3]陆柏昊.市政管网优化技术研究现状与趋势[J].广西城镇建设，2011，09：69-73.
[4]郭维刚，朱良华.基于遗传算法的多水源环状管网优化设计[J].工程与建设，2008，02：212-214.
[5]周荣敏，雷延峰，王承煜.基于遗传算法的开封杏花营组团污水管网优化设计[J].河南科学，2009，01：91-94.
[6]韦忠良，崔斌.基于管径的管道输水灌溉管网优化设计[J].安徽农业科学，2009，25：12195-12196.
[7]杨丹，安恩科.供热管网设计运行中的最优化技术发展[J].山西能源与节能，2007，02：35-37.