matlab">function [best_chromosome, best_fitness] = optimized_genetic_algorithm()%% 遗传算法参数初始化% 定义井信息，包括坐标、管道长度、流量、压力等wells = defineWells(); % 返回井的结构体数组N = length(wells); % 注汽井数量% 遗传算法相关参数L_chromosome = 20; % 染色体长度（x和y各10位二进制编码）M_population = 80; % 群体大小（染色体数量）p_c_initial = 0.8; % 初始交叉概率p_m_initial = 0.01; % 初始变异概率T_termination = 500; % 最大迭代代数% 几何约束X_min = 0; X_max = 1000; % X坐标范围（单位：m）Y_min = 0; Y_max = 1000; % Y坐标范围（单位：m）% 其他约束参数i_max = 0.005; % 最大允许水力坡降（单位：无量纲）%T_W_max = 323.15; % 最大允许外壁温度（K）P_R = 18.0 * 1e6; % 锅炉额定压力（Pa）X_R = 0.9; % 锅炉额定干度q_max = 100; % 最大允许单位管长热损失（W/m）DeltaP_max = 2000; % 最大允许单位管长压降（Pa/m）%% 初始化种群population = zeros(M_population, L_chromosome); % 初始化种群for i = 1:M_populationx = randi([0, 1023]); % 随机生成x坐标（0~1023对应10位二进制）y = randi([0, 1023]); % 随机生成y坐标population(i, :) = encode_position(x, y); % 将坐标编码为染色体end%% 初始化全局最优解global_best_fitness = -inf; % 全局最优适应度值（初始化为负无穷）global_best_chromosome = zeros(1, L_chromosome); % 全局最优染色体%% 遗传算法主循环for generation = 1:T_termination% 动态调整交叉概率和变异概率（随迭代次数降低）p_c = p_c_initial * (1 - generation / T_termination);p_m = p_m_initial * (1 - generation / T_termination);% 计算当前种群中每个个体的适应度fitness_values = zeros(M_population, 1);for i = 1:M_populationfitness_values(i) = fitness_function_with_constraints(population(i, :), wells, ...X_min, X_max, Y_min, Y_max, ...i_max, P_R, X_R, q_max, DeltaP_max, N);end% 归一化适应度值（防止负值溢出）fitness_values = fitness_values - min(fitness_values) + 1e-6; % 平移到非负值fitness_values = fitness_values / sum(fitness_values); % 归一化到0~1% 选择操作：轮盘赌选择生成新种群new_population = selection(population, fitness_values);% 交叉操作：通过单点交叉生成新个体new_population = crossover(new_population, p_c, L_chromosome);% 变异操作：随机翻转基因位new_population = mutation(new_population, p_m, L_chromosome);% 更新种群population = new_population;% 找到当前代的最优个体[current_best_fitness, best_index] = max(fitness_values); % 当前最优适应度if current_best_fitness > global_best_fitness% 如果当前最优优于全局最优，则更新全局最优global_best_fitness = current_best_fitness;global_best_chromosome = population(best_index, :);end% 输出当前代的最优适应度值（调试信息）fprintf('Generation %d: Best Fitness = %f\n', generation, current_best_fitness);end%% 输出最终结果best_fitness = global_best_fitness; % 全局最优适应度best_chromosome = global_best_chromosome; % 全局最优染色体% 解码最优染色体得到注汽站的最优坐标[best_x, best_y] = decode_position(best_chromosome);fprintf('最优注汽站坐标：（%d, %d）\n', best_x, best_y);fprintf('最优适应度：%f\n', best_fitness);
end%% 适应度函数：基于焓值、热损失、压降和其他约束计算适应度
function fitness = fitness_function_with_constraints(chromosome, wells, X_min, X_max, Y_min, Y_max, ...i_max, P_R, X_R, q_max, DeltaP_max, N)% 初始化变量penalty = 0; % 罚分total_loss = 0; % 总热损失total_pressure_drop = 0; % 总压降total_H = 0; % 总焓值% 解码染色体得到注汽站的坐标[x, y] = decode_position(chromosome);% 几何约束：检查注汽站是否越界if any(x < X_min | x > X_max) || any(y < Y_min | y > Y_max)penalty = penalty + 500; % 越界罚分end% 遍历每口井，计算热损失、压降、焓值和水力坡降for j = 1:Nwell = wells(j); % 当前井信息distance = well.pipe_length; % 使用预设的管道长度%% 1. 焓值计算H = calculate_H(total_loss); % 焓值计算total_H = total_H + H; % 累计焓值%% 2. 计算水力坡降% 计算水力坡降 i = lambda * (1/d) * (w^2)/(2*g)d = 0.063; % 管线内径（m）w = 1.5; % 平均水流速度（m/s）g = 9.81; % 重力加速度（m/s^2）lambda = 0.057; % 摩擦因子i = lambda * (1 / d) * (w^2) / (2 * g);% 如果水力坡降超标，增加惩罚if i > i_maxpenalty = penalty + 500 * (i - i_max); % 超标罚分end%% 3. 压降计算deltaP_total = calculate_deltaP(distance);total_pressure_drop = total_pressure_drop + deltaP_total; % 累积压降% 如果压降超过允许值，增加惩罚if deltaP_total > DeltaP_max * 1e6 % 将 DeltaP_max 由 MPa 转为 Papenalty = penalty + 1000 * (deltaP_total - DeltaP_max * 1e6); % 罚分end%% 4. 热损失计算q_loss = calculate_pipe_heat_loss(distance); % 单位热损失计算 (W)total_loss = total_loss + q_loss; % 累计总热损失% 检查单位热损失是否超标if (q_loss / distance) > q_maxpenalty = penalty + 100 * ((q_loss / distance) - q_max); % 单位热损失超标罚分endend%% 6. 检查锅炉出口压力和干度P_actual = 17.19 * 1e6; % 实际锅炉出口压力 (Pa)X_actual = 0.85; % 实际锅炉出口干度if P_actual > P_Rpenalty = penalty + 500 * (P_actual - P_R); % 锅炉压力超标罚分endif X_actual < X_Rpenalty = penalty + 500 * (X_R - X_actual); % 锅炉干度不符罚分end% 计算适应度值，考虑惩罚项fitness = total_H - penalty; % 目标是最大化焓值，最小化惩罚
end%% 焓值计算函数
function H = calculate_H(total_loss) % 给定参数h_guo = 1800; % 炉内焓值，单位可能是kJ/kgDelta_Q = total_loss * 20; % 炉内热量变化，单位可能是WG = 4.167; % 质量流量，单位可能是kg/sh1 = 296.4; %井口饱和水比焓,单位可能是kJ/kgh2 = 2375; % 井口饱和蒸汽比焓，单位可能是kJ/kg% 计算h_wellhead（井口焓值）% 根据公式h_wellhead = h_guo - Delta_Q / Gh_well = h_guo - Delta_Q / G;% 计算x（干度）% 根据公式x = (h_wellhead - h_prime) / (h_double_prime - h_prime)X_gan = (h_well - h1) / (h2 - h1);% 计算总焓值H% 根据公式H = G * (h_prime + x * (h_double_prime - h_prime))H = G * (h1 + X_gan * (h2 - h1));% 输出结果disp(['总焓值H = ', num2str(H)]);
end%% 压降计算函数
function deltaP_total = calculate_deltaP(distance) % 参数设置lambda = 0.057; % 摩擦因子D = 0.063; % 管道内径（m）omega_0 = 17.36; % 流速（m/s）rho_prime = 81; % 饱和水密度（kg/m³）rho_double_prime = 250; % 饱和水蒸气密度（kg/m³）chi = 0.859; % 计算φphi = 1 + (chi * (1 - chi) * (1000 / (rho_double_prime * omega_0))) * (rho_prime / rho_double_prime) / ...(1 + (1 - chi) * (rho_prime / rho_double_prime - 1));% 计算管道压降 ΔPmdeltaP_m = phi * lambda * (distance / D) * (omega_0^2) / 2 * rho_prime * ...(1 + chi * (rho_prime / rho_double_prime - 1)); % 管道压降% 计算阀门压降 ΔPjbdeltaP_jb = (omega_0^2) / 2 * rho_prime * ...(1 + chi * (rho_prime / rho_double_prime - 1)); % 阀门压降% 总压降deltaP_total = deltaP_m + deltaP_jb;
end %% 管道热损失计算函数
function q_loss = calculate_pipe_heat_loss(distance)% 使用管线参数计算热损失T_steam = 586.15; % 蒸汽温度(K)313℃% distance - 管道长度 (m)T_env = 293.15; % 环境温度(K)% 管道和保温层参数d_inner = 0.1; % 内径 (m)d_outer = 0.18; % 外径 (m)lambda_pipe = 0.085; % 管道导热系数 (W/(m·K))lambda_insulation1 = 0.04; % 第一层保温材料导热系数 (W/(m·K))lambda_insulation2 = 0.03; % 第二层保温材料导热系数 (W/(m·K))delta_insulation1 = 0.03; % 第一层保温材料厚度 (m)delta_insulation2 = 0.05; % 第二层保温材料厚度 (m)% 计算总热阻 (K/W)R = log(d_outer / d_inner) / (2 * pi * lambda_pipe) + ...log((d_outer + 2 * delta_insulation1 + 2 * delta_insulation2) / d_outer) / (2 * pi * lambda_insulation1) + ...log((d_outer + 2 * delta_insulation1) / (d_outer + 2 * delta_insulation1 + 2 * delta_insulation2)) / (2 * pi * lambda_insulation2);% 传热系数 (W/(m·K))alpha1 = 57; % 内壁换热系数 (W/(m²·K))alpha2 = 0.2; % 外壁换热系数 (W/(m²·K))k1 = 1 / (R + 1 / alpha1 + 1 / alpha2); % 总传热系数% 单位长度热损失 (W/m)q1 = k1 * (T_steam - T_env);% 总热损失 (KW)q_loss = q1 * distance * 1e-3; % 按距离L计算总热损失
end%% 编码函数：将坐标转换为二进制染色体
function chromosome = encode_position(x, y)% 将x和y坐标分别编码为10位二进制字符串x_bin = dec2bin(x, 10); % 将x坐标转换为10位二进制字符串y_bin = dec2bin(y, 10); % 将y坐标转换为10位二进制字符串% 合并x和y的二进制字符串chromosome_bin = [x_bin, y_bin]; % 转换为数值数组 (1和0的数组)chromosome = arrayfun(@(c) str2double(c), chromosome_bin)';
end%% 解码函数：将二进制染色体解码为坐标
function [x, y] = decode_position(chromosome)% 将二进制染色体分为x和y两部分x_bin = num2str(chromosome(1:10)'); % 前10位为x坐标y_bin = num2str(chromosome(11:20)'); % 后10位为y坐标% 将二进制字符串转换为十进制x = bin2dec(x_bin); % 解码x坐标y = bin2dec(y_bin); % 解码y坐标
end%% 选择函数（轮盘赌选择）
function new_population = selection(population, fitness_values)% 基于适应度值的轮盘赌选择% population - 当前种群 (MxL)% fitness_values - 适应度值 (Mx1)cumulative_fitness = cumsum(fitness_values); % 计算累计适应度M_population = size(population, 1); % 群体大小L_chromosome = size(population, 2); % 染色体长度new_population = zeros(M_population, L_chromosome); % 初始化新种群for i = 1:M_populationr = rand() * cumulative_fitness(end); % 随机数selected = find(cumulative_fitness >= r, 1, 'first'); % 选择个体new_population(i, :) = population(selected, :); % 复制到新种群end
end%% 交叉函数（单点交叉）
function new_population = crossover(population, p_c, L_chromosome)% 单点交叉生成新种群% population - 当前种群 (MxL)% p_c - 交叉概率% L_chromosome - 染色体长度new_population = population; % 初始化新种群for i = 1:2:size(population, 1)-1if rand() < p_ccross_point = randi(L_chromosome-1); % 随机选择交叉点% 交换基因new_population(i, cross_point+1:end) = population(i+1, cross_point+1:end);new_population(i+1, cross_point+1:end) = population(i, cross_point+1:end);endend
end%% 变异函数（随机翻转基因）
function new_population = mutation(population, p_m, L_chromosome)% 随机翻转染色体中的基因位% population - 当前种群 (MxL)% p_m - 变异概率% L_chromosome - 染色体长度new_population = population; % 初始化新种群for i = 1:size(population, 1)for j = 1:L_chromosomeif rand() < p_mnew_population(i, j) = 1 - population(i, j); % 翻转基因位endendend
end
%% 定义井信息
function wells = defineWells()% 定义井的坐标、管道长度、流量、压力、温度和干度% 每口井的信息存储在结构体中% 井1信息well1.coord = [200, 400]; % 坐标 (m)well1.pipe_length = 600; % 管道长度 (m)well1.pressure = 11.0 * 1e6; % 压力 (Pa)well1.flow_rate = 237; % 流量 (kg/s)well1.temperature = 553.15; % 温度 (K)well1.dryness = 0.5; % 干度% 井2信息well2.coord = [800, 400]; % 坐标 (m)well2.pipe_length = 800; % 管道长度 (m)well2.pressure = 12.0 * 1e6; % 压力 (Pa)well2.flow_rate = 225; % 流量 (kg/s)well2.temperature = 563.15; % 温度 (K)well2.dryness = 0.4; % 干度% 返回所有井信息wells = [well1, well2];
end以下是对上述代码功能的详细解释：
optimized_genetic_algorithm函数：- 功能：实现了一个优化的遗传算法，用于求解注汽站最优位置的问题。
- 主要步骤：
- 参数初始化：定义井信息，包括坐标、管道长度、流量、压力等，设置遗传算法的相关参数，如染色体长度、群体大小、交叉概率、变异概率、最大迭代代数，以及几何约束和其他约束参数。
- 种群初始化：使用
randi函数生成随机的x和y坐标，将其编码为染色体，并存储在population矩阵中。 - 全局最优解初始化：将全局最优适应度初始化为负无穷，全局最优染色体初始化为零向量。
- 遗传算法主循环：
- 动态调整交叉概率和变异概率，随迭代次数降低。
- 计算当前种群中每个个体的适应度，使用
fitness_function_with_constraints函数，考虑了各种约束条件。 - 对适应度值进行归一化处理，将其平移到非负值并归一化到 0 到 1 范围。
- 执行选择操作，使用
selection函数进行轮盘赌选择生成新种群。 - 执行交叉操作，使用
crossover函数通过单点交叉生成新个体。 - 执行变异操作，使用
mutation函数随机翻转基因位。 - 更新种群，将新生成的种群替换原种群。
- 找到当前代的最优个体，如果优于全局最优则更新全局最优。
- 输出当前代的最优适应度值作为调试信息。
- 最终结果输出：输出全局最优适应度和全局最优染色体，将最优染色体解码得到注汽站的最优坐标并输出。
fitness_function_with_constraints函数：- 功能：计算个体的适应度，考虑了各种约束条件。
- 主要步骤：
- 初始化罚分、总热损失、总压降和总焓值。
- 解码染色体得到注汽站的坐标。
- 检查几何约束，对越界的注汽站添加罚分。
- 遍历每口井，计算焓值、水力坡降、压降和热损失：
- 对于焓值计算，调用
calculate_H函数。 - 对于水力坡降，计算其值并对超标情况添加罚分。
- 对于压降，计算其值，将
DeltaP_max从 MPa 转为 Pa 并检查是否超标，超标时添加罚分。 - 对于热损失，计算单位热损失，检查是否超标，超标时添加罚分。
- 对于焓值计算，调用
- 检查锅炉出口压力和干度，对不满足条件的情况添加罚分。
- 计算适应度值，考虑惩罚项，目标是最大化焓值，最小化惩罚。
calculate_H函数：- 功能：计算焓值。
- 主要步骤：
- 给定炉内焓值、炉内热量变化、质量流量、井口饱和水比焓和井口饱和蒸汽比焓等参数。
- 根据公式计算井口焓值
h_well、干度X_gan和总焓值H。 - 输出总焓值结果。
calculate_deltaP函数：- 功能：计算总压降。
- 主要步骤：
- 设定管道参数，如摩擦因子、管道内径、流速、饱和水密度和饱和水蒸气密度等。
- 计算
φ，管道压降deltaP_m和阀门压降deltaP_jb。 - 计算总压降为两者之和。
calculate_pipe_heat_loss函数：- 功能：计算管道热损失。
- 主要步骤：
- 设定管道和保温层参数，包括蒸汽温度、环境温度、管道内径、外径、不同层的导热系数和厚度等。
- 计算总热阻，传热系数，单位长度热损失和总热损失。
encode_position函数：- 功能：将
x和y坐标转换为二进制染色体。 - 主要步骤：
- 将
x和y坐标分别编码为 10 位二进制字符串，合并为一个 20 位二进制字符串，转换为 1 和 0 的数组。
- 将
- 功能：将
decode_position函数：- 功能：将二进制染色体解码为
x和y坐标。 - 主要步骤：
- 将二进制染色体分为
x和y两部分，将二进制字符串转换为十进制。
- 将二进制染色体分为
- 功能：将二进制染色体解码为
selection函数：- 功能：基于适应度值进行轮盘赌选择。
- 主要步骤：
- 计算累计适应度，根据随机数选择个体，将选中的个体复制到新种群。
crossover函数：- 功能：进行单点交叉操作。
- 主要步骤：
- 对于相邻个体，根据交叉概率进行单点交叉，交换交叉点后的基因。
mutation函数：- 功能：进行随机变异操作。
- 主要步骤：
- 对每个个体的每个基因位，根据变异概率随机翻转基因位。
defineWells函数：- 功能：定义井的信息，包括坐标、管道长度、压力、流量、温度和干度，并存储在结构体中。
综上所述，该代码整体上使用遗传算法求解注汽站的最优位置，考虑了多种物理约束和性能指标，通过对注汽站位置的优化，使系统在焓值、热损失、压降等方面达到较好的性能。同时，代码包含了位置编码解码、适应度计算、选择、交叉和变异等遗传算法的关键操作，以及各种物理性能指标的计算函数。
