WO2016167453A1 - 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법 - Google Patents

메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법 Download PDF

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WO2016167453A1
WO2016167453A1 PCT/KR2016/000763 KR2016000763W WO2016167453A1 WO 2016167453 A1 WO2016167453 A1 WO 2016167453A1 KR 2016000763 W KR2016000763 W KR 2016000763W WO 2016167453 A1 WO2016167453 A1 WO 2016167453A1
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김중훈
이호민
유도근
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Korea University Research and Business Foundation
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    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
    • Y02A20/152—Water filtration

Definitions

  • the present invention relates to an efficient water supply network optimization design technique, and more particularly, to a method for tracking a water source through a mathematical analysis and segmenting a network, and combining the meta-heuristic optimization technique to perform a network design.
  • the segmentation technique of the water supply pipe network is applicable, and the technique of segmenting the pipe network by calculating the shortest path between the node and the source and the virtual slope of the corresponding path has been proposed.
  • exploring the path in the water supply network and assigning a virtual slope is not time efficient when the size of the network is increased or various flow conditions are considered. There is a problem that you can not use. Therefore, as an alternative, it is necessary to apply an effective pipe segmentation technique based on the hydraulic analysis results of the water supply network.
  • the present invention enables effective segmentation of water supply pipe networks based on water source tracking results through pipe network repair analysis program, and increases the efficiency and applicability of existing design techniques by applying them to the optimal design technique of pipe networks based on metaheuristic algorithms. For that purpose.
  • the input basic analysis step (S10) for inputting the information of the pipelines and nodes constituting the pipe network connected to the plurality of target reservoirs, and performing the basic analysis through the repair and water quality analysis;
  • the network network segmentation step (S20) of identifying the nodes of the network and the governing reservoir for the pipeline and dividing the network into a plurality of sub-networks, and the preset preset in the storage unit for the sub-networks divided in the network network segmentation step (S20) Deriving the solution in a metaheuristic manner as the number of occurrences of the set solutions, the pipe diameter of the divided sub network that minimizes the objective function indicating that the water pressure at the node is above the set minimum water pressure preset in the storage unit and represents the cost of the sub network.
  • the input basic analysis step S10 may include: inputting and storing preset data including a pipe network and node information and a set minimum water pressure of the pipe network through an input unit and storing the preset data; It may also include a network network information input step (S11).
  • the pipe network segmentation step (S20) is performed for the node and the pipe line based on the repair and water quality analysis results of the pipe network executed in the input basic analysis step (S10).
  • the lower pipe network optimization step (S20) may include: preparing a preset number of occurrences of a preset solution generated and stored in a storage unit and using a set minimum pressure and a preset pipe line, Recalling the pipeline for the corresponding sub-network by using the sub-network optimization preparation step (S31) for setting the cost of the pipeline as the objective function for the sub-network and the objective function set in the sub-network optimization preparation step (S31).
  • One or more sub-networks for the sub-networks are updated by randomly selecting a preset pipeline to calculate an objective function, and checking whether the water pressure at the node is greater than or equal to a preset minimum pressure stored in the storage unit.
  • the lower pipe network optimization calculation step (S37) of outputting the pipeline information of the lower pipe network calculated in the lower pipe network optimization solution may be included.
  • the initial network network initial solution generation step (S33) includes: a sub-network network generation step (S331) for forming one or more sub-network arrays for the lower network, and the lower network A lower pipe network random selection step (S333) for randomly selecting a pipeline for the predetermined pipe line (S333), and a lower pipe network objective function calculation for calculating an objective function for the lower pipe network selected in the lower pipe network random path selection step (S333)
  • a network object function updating step S338 and a lower pipe network arrangement sorting step S339 for arranging the lower pipe network arrangement calculated
  • the lower network network initial solution updating step (S35) includes: randomly selecting a lower pipe network updating pipeline (S351) for randomly selecting a pipeline for the lower network; A lower network network updating objective function calculating step (S353) for calculating an objective function for the lower network selected in the lower network network random selection step (S353); and a lower network network updating calculating node pressure for the nodes of the lower network;
  • the lower pressure is calculated based on the nodal pressure calculation step S355, the lower pipe network objective function calculated in the lower pipe network objective function calculating step S353, and the lower pipe network nodal pressure calculated in the lower pipe network nodal pressure calculation step S355.
  • Lower network update objective function updating step (S357) for updating the objective function of the network, and the lower network initial solution
  • a sub-network arrangement update sorting step (S359) for sorting the sub-network arrangement generated in the generating step (S33) according to the objective function calculated in the sub-pipe network objective function updating step (S357). It may be.
  • the lower pipe network update comparing the number of occurrences of the preset solution and the iteration number of the bottom pipe network arrangement sorting step (S359)
  • a recovery comparison step S3591 may be further provided.
  • the network network integration step (S40) includes: a total pipe network integrated hydraulic analysis step (S41) for integrating and repairing the optimized sub-network and the pressure of the nodes of the network.
  • a total pipe network integrated hydraulic analysis step (S41) for integrating and repairing the optimized sub-network and the pressure of the nodes of the network.
  • the network network correcting step (S45) may include: searching for a dominant reservoir path from the node to the dominant reservoir when the pressure of the node of the network is less than the preset minimum pressure.
  • each pipeline diameter additional cost calculation step (S454) and each pipeline diameter additional cost calculation step (S453) The minimum additional cost pipeline net diameter increase and hydraulic pressure checking step (S455), and the minimum additional cost pipeline net diameter increase and hydraulic pressure checking step (S455) to increase the diameter in order of the lowest additional cost pipeline and check the pressure of the nodes of the network.
  • the check pressure comparison determination step (S456) of determining whether or not the check water pressure checked in the predetermined minimum water pressure or more, and the check pressure comparison comparison step (S456) the pressure of the node of the network is the predetermined minimum water pressure If smaller, it may include a correction completion determination step (S457) to determine whether the network network correction from the node to the governing reservoir is completed.
  • the solution is derived in a meta-heuristic manner with a predetermined number of occurrences of a preset solution in a storage unit with respect to the pipe network to reduce the water pressure at the node.
  • the network may further include a network network optimization step (S50) of calculating a pipe diameter of the pipe network which minimizes an objective function indicating a cost of the network and is greater than or equal to a preset minimum water pressure stored in the storage unit.
  • Distribution network may comprise a pipe network arranged alignment step (S59) for aligning the pipe network arranged in accordance with the pipe network arranged in integrated generation
  • the metaheuristic source tracking based pipe network design method according to the present invention having the configuration as described above has the following effects.
  • the meta-heuristic source tracking-based pipe network design method divides large network into small sub-networks from an engineering point of view through the repair elements within the network, effectively reducing the size of the problem to be optimally designed and providing superior first order Assist in drawing up design proposals.
  • the metaheuristic source tracking based pipe network design method according to the present invention can be combined with various metaheuristic techniques, thereby maximizing the efficiency of each metaheuristic optimization design technique.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an apparatus for designing a metaheuristic source tracking based pipe network according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic flowchart of a metaheuristic source tracking based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a detailed flowchart of an input basic analysis step of a metaheuristic source tracking based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a detailed flowchart of a pipe network segmentation step of a metaheuristic source tracking based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • 5 and 6 are schematic configuration diagrams of a network derived through an input basic analysis step and a network network splitting step of a metaheuristic source tracking based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a detailed flowchart of a sub-network optimization step of the meta-heuristic source tracking-based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a detailed flowchart of a sub-network initial solution generation step of the sub-network optimization step of the meta-heuristic source tracking based network network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a detailed flowchart of a sub-network initial solution updating step of a sub-network optimization step of a metaheuristic source tracking based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a detailed flowchart of the network network integration step of the metaheuristic source tracking based network network design method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a detailed flowchart of a pipe network optimization step of the metaheuristic source tracking based pipe network design method according to an embodiment of the present invention.
  • the metaheuristic source tracking based pipe network design apparatus for executing the metaheuristic source tracking based pipe network design method according to the present invention includes an input unit 10, a control unit 20, a storage unit 30, and an operation unit 40. And an output unit 50.
  • the input unit 10 is implemented as an input device including a keyboard or other external storage input device such as a USB memory or a flash memory that can be input by an operator.
  • the operator may input pipe network information through the input unit 10.
  • the pipe network information includes information about a plurality of pipelines constituting a network connected to a plurality of target reservoirs and nodes between the plurality of pipelines.
  • the control unit 20 stores the pipe network information input through the input unit 10 in the storage unit 30, and causes the calculation unit 40 to execute a conventional hydraulic analysis and water quality analysis calculation process, thereby connecting the connected pipelines and nodes.
  • the flow rate and water pressure at can be calculated.
  • the control unit 20 may execute the conventional metaheuristic analysis method using the calculated hydraulic and water quality analysis results, and apply it to the water source tracking based pipe network design of the present invention.
  • the storage unit 30 stores the network data input through the input unit 10 according to a storage control signal of the control unit 20, and preset data including a preset minimum water pressure and a preset solution number. Through this, it is possible to use the preset data when implementing the design method.
  • the calculation unit 40 may perform arithmetic operation according to the operation control signal of the control unit 20 to calculate a predetermined solution, thereby enabling solution derivation to optimize the pipeline of the pipe network using the metaheuristic method.
  • the output unit 50 may operate according to an output control signal of the control unit 20 to output data about a pipe network including a predetermined optimized pipeline and nodes.
  • the output unit 50 of the present invention may include a display output unit. It may take the structure which image-outputs the outputted network information including (not shown).
  • the metaheuristic techniques implemented in the present invention are genetic algorithm techniques, simulated annealing, and ant algorithms that solve the problems of local limitations such as lack of specificity for optimal solutions under linear plotting and localized optimal solutions under nonlinear programming.
  • a conventional optimal solution derivation scheme including a harmony search algorithm technique, etc. is shown.
  • a conventional metaheuristic technique is used in derivation of a solution, and a detailed description thereof is omitted, and the present invention is intended to facilitate understanding.
  • the method of random selection, memory consideration, and pitch adjustment of the harmony search algorithm method of the meta-heuristic technique is mainly described, the present invention is limited to a specific meta-heuristic technique. no.
  • the control method for the metaheuristic source tracking based pipe network design apparatus 10 is as follows.
  • the pipe network information may also include pipeline information such as pumps and valves connected to the pipeline, and node information such as tanks other than nodes and reservoirs, and the information may include altitudes of respective pipelines, nodes, reservoirs, pumps, valves, and tanks. It can include information about the water level, water level information and the like, and preset data including the set minimum water pressure at the node can be input, which constitutes the basic data for the analysis and design of the pipe network. It is stored in the unit 30.
  • step S10 the control unit 20 performs a hardy cross method, a linear theory method, a newton-Raphson method, which performs hydraulic water quality analysis using the flow rate method or the head method using the network information of the pipe network input through the input unit 10.
  • Basic hydraulic analysis and water quality analysis are performed to calculate the water flow and energy distribution in a conventional water supply network system such as the Gradient algorithm, and the flow rate, flow velocity, flow direction, friction loss, It is possible to calculate the result of the minute loss and the like, and to obtain the repair information such as the demand flow rate, the water pressure, the head of the node elements forming the node information, and the water quality information of calculating the water source tracking information of the node of the network.
  • the flow direction representing the flow rate of the water in the pipe and the flow path in the pipe is used to determine the mixing and residence time, and other hydraulic characteristics also affect the transport and concentration reduction of the pollutant.
  • the results of the time-varying simulation of the hydraulic analysis can be used as the starting point for the water quality analysis, and the analysis that is mainly used in addition to the simulation of the water quality reaction in the pipe performs the water intake trace and the water travel time calculation.
  • Intake tracking is a function that calculates the mixing ratio when there are several intake sources or water treatment plants. In a system that is supplied from several sources, that is, reservoirs, the tracking calculation is expressed as the ratio of water to a specific source at each node or tank.
  • the water source tracking result derived from the analysis result using the analysis program can be applied to the technique proposed in the present invention, and the present invention is not limited to a specific hydraulic analysis program and a water quality analysis technique, and the accuracy through partitioning and optimization that can be comprehensively applied. It is characterized by the suggestion of a method that involves the reduction of the derivation time by securing and reducing the amount of computation, which can be applied to water source tracking and pipe network optimal design through various techniques.
  • the control unit 20 of the present invention executes the network network segmentation step S20.
  • the controller 20 identifies the governing reservoir for the node J and the pipe of the network and divides the network into a plurality of sub-networks.
  • the pipe network dividing step (S20) includes a control reservoir setting step (S21) and the aligning pipelines for each control reservoir (S23),
  • control unit 20 controls the control reservoir for the nodes J and pipes constituting the pipe network based on the repair and water quality analysis results of the pipe network executed in the input basic analysis step S10.
  • the governing reservoir is defined as a reservoir that receives at least 50% of the water, in this embodiment, at or above a predetermined ratio of water flowing through the node to the pipe.
  • Table 1 the results of the water quality analysis performed in the input basic analysis step S10 are shown.
  • the flow rate of 100% is supplied from the reservoir 1 and the flow rate is not supplied from the remaining reservoirs.
  • the dominant reservoir receives the flow rate from a number of reservoirs, but the reservoir receives the highest flow rate
  • the dominant reservoir receives the flow rate from reservoir 1, but the dominant reservoir receives the reservoir m-. You can know the day.
  • This pipeline can determine which reservoir is dominant for each pipeline through the same process not only for node J but also for pipe among pipeline components. Source tracking results such as 2 can be derived.
  • the influence of the reservoir on the pipeline can be summarized using the source tracking result of the water quality analysis of the pipeline elements, and in the control reservoir setting step (S21) of the present invention, the control unit controls the reservoir for each pipeline and node of the pipeline.
  • the control unit controls the reservoir for each pipeline and node of the pipeline.
  • the setting of the lower pipe network is performed with the same numbering as the numbering of the dominant reservoir, but it may take another notation as an example. In this way, sub-networks can be categorized by the governing reservoir.
  • FIG. 5 is information of a pipe network obtained through an input process of an input basic analysis step according to an embodiment of the present invention.
  • step S20 the entire water supply network system can be divided into small sub-networks, and the exemplary water network system can be divided into sub-network R1 and sub-network R2.
  • the control unit 20 executes the lower network optimization step (S30), the control unit 920 in the lower network optimization step (S30) is stored in the storage unit 30 for the lower network network divided in the network segmentation step (S20)
  • a solution is derived using a metaheuristic method with a preset number of preset solution occurrences (ns), and the water pressure (WPJ) at the node (J) is greater than or equal to the preset minimum water pressure (WPs) previously stored in the storage unit and the lower network.
  • the objective function is defined as minimizing the most basic design cost in designing the water supply network system.
  • the design cost of the water supply network is expressed as the product of the cost for each commercial diameter and the length of each pipeline, and is defined as the sum of the costs of all the pipelines in the network.
  • C (Di) cost function per unit length (m) per pipe diameter
  • Li pipe length (m)
  • Di pipe diameter (mm)
  • N total number of pipes.
  • the penalty function may be executed by imposing a penalty constant on the objective function to update the result of the objective function.
  • the penalty function Pi may be expressed as follows.
  • the lower pipe network optimization step (S30) is more specifically, the lower pipe network optimization preparation step (S31), the lower pipe network initial solution generation step (S33), the lower pipe network initial solution update step (S35), and the lower pipe network optimization calculation Step S37 is included.
  • control unit 20 prepares to use the preset solution generation frequency (ns), the set minimum water pressure (WPs), and the preset pipes (Pipes) stored in the storage unit in the lower pipe network optimization preparation step (S31),
  • the cost of the subnetwork pipeline is set as the objective function for the subnetwork.
  • the objective function is as described above and the preparation for optimization for each subnetwork is performed.
  • the control unit 20 executes the lower network initial solution generation step S33.
  • the control unit 20 performs an objective function set in the lower network optimization preparation step S31.
  • the water pressure (WPi) at the node (J) is stored in the storage unit 30 preset minimum water pressure (WPs) )
  • WPs preset minimum water pressure
  • the lower network initial solution generation step (S33) of the present invention the lower network network array generation step (S331), the lower network network pipeline random selection step (S333), the lower network network node pressure calculation step (S337), and the lower network The objective function updating step S338 and the lower network arrangement arrangement step S339 are included.
  • the control unit 20 forms one or more sub-network arrays for the sub-networks (subnetwork 1, 2), where the sub-network network arrangement includes a plurality of sub-networks for the sub-networks.
  • the number of solutions that the pipelines of the lower pipe network allocated to the storage unit 3 implemented as the memory device can have is defined as a matrix.
  • the lower pipe network 1 is composed of the pipelines 1, 2, 3, and the storage unit ( If the number of rows or columns of the solution for the lower pipe network 1 assigned to 30) is 3, the pipes 1, 2 and 3 of the lower pipe network 1 are the same as the pipe 1 and the pipe 2 of the pipes 1 and 2, respectively.
  • the control unit 20 executes the lower pipe network pipeline random selection step S333.
  • the controller 20 presets a pipe for the sub network. Select any of pipes.
  • the preset pipe (Pipe, s) is commercialized and can be applied in the actual site as the data of the pipe (Pipe, s) is configured to have a predetermined diameter and the cost data is one of the preset data storage unit ( 30 is stored in advance, it is possible to derive a predetermined cost when calculating the cost function as the objective function.
  • the control unit 20 executes the lower pipe network objective function calculating step (S335).
  • the control unit 20 performs the lower pipe network.
  • the calculation method of the objective function is the same as described above.
  • the control unit 20 executes the lower network nodal pressure calculation step S337.
  • the control unit 20 performs the nodal pressure WPi for the node J of the lower network. To calculate. That is, through the normal hydraulic analysis and the water quality analysis process mentioned in step S10, the node pressure is calculated at the node of the lower pipe network composed of randomly selected pipelines after the split, and the node pressure is constrained by the predetermined minimum water pressure (WPs). It is used as a data to determine whether the conditions are met.
  • WPs predetermined minimum water pressure
  • the controller 20 updates the lower network objective function by using the node pressure calculated in the lower network nodal pressure calculation step S337 and the lower network objective function calculated in the lower network objective function calculation step S335 (S338).
  • the objective function of the lower network is updated, and in the sorting of the gkdnl network arrangement step (S339), the lower network arrangement calculated in the lower network objective function updating step (S338) is arranged according to the objective function.
  • step S337 when the node pressure is greater than or equal to the preset minimum water pressure (WPs) in step S337, the control unit 20 does not perform a separate update in the lower pipe network objective function updating step (S338) and generates the lower pipe network array generation step (S331).
  • the lower network arrangement which is the combination of the lower network solutions, is maintained and added as it is.
  • step S339 the lower network configuration, which is the combination of the solutions of the lower network, is arranged according to the objective function to maintain only the combination of the assigned number of solutions.
  • the control unit 20 calculates a penalty by considering a state below the minimum water pressure of the corresponding node in the lower pipe network objective function updating step (S338).
  • a network network array which is a combination of solutions of the lower network including the modified objective function by reflecting the penalty (S338), and sorts the lower network array according to the objective function in step S339, as many as the number allocated to the storage unit. Arrange sub-network arrays that form a combination of solutions.
  • control unit 20 calculates the sub-network arrangement consisting of the initial solution in the sub-network initial solution generation step as described above, and executes the sub-network initial solution updating step (S35) for updating the sub-network initial solution using the same. do.
  • the control unit 20 newly calculates an objective function for the lower pipe network formed by the selected pipe by randomly selecting one of the pipelines for the lower pipe network in the initial solution update step S35 of the lower pipe network, and stores the water pressure at the node.
  • the objective function is updated according to the result by checking whether the preset minimum water pressure (WPs) stored in the unit 30 is greater than or equal to the preset minimum pressure (WPs), and using the lower network arrangement generated in the initial stage generation of the lower network. Preset by cost and iterate by the number of occurrences (ns).
  • Sub-network initial solution updating step (S35) is a sub-network update channel random selection step (S351), a sub-network update target function calculation step (S353), a sub-network update node pressure calculation step (S355), and a sub-network update purpose A function update step (S357) and a lower network array update sorting step (S359).
  • the controller 20 randomly selects a pipe (Pipe) for the lower pipe network from among the preset pipes (Pipe, s) in the lower pipe network update channel random selection step (S351), which is a lower pipe network initial solution generation step (S33). Similarly to the random selection step (S333) of the sub-network network of the sub-network, and optionally to redesign the configuration of the sub-network for any of the preset pipe (Pipek, s) to update the combination of the solution consisting of the diameter of the sub-network.
  • the controller 20 executes a lower pipe network update objective function calculating step S353 for calculating a cost, that is, an objective function, for the lower pipe network composed of the randomly selected pipeline in the lower pipe network update channel random selection step S351. .
  • control unit 20 of the present invention if the pressure at the node as the lower network has a value smaller than the predetermined minimum water pressure even if the objective function for the pipeline of the randomly formed lower network has a value that forms a minimum cost. Since it is difficult to construct a smooth water supply network, the control unit 20 of the present invention executes the lower network update node pressure calculation step S355 to calculate the node pressure for the nodes of the lower network.
  • control unit 20 updates the lower network network updating objective function based on the node pressure calculated in the lower network updating node pressure calculating step S355 and the lower network network objective function calculated in the lower network network objective function calculating step S353.
  • step S357 rearranging the sub network arrangement for the sub network arrangement update arrangement step S359, it is determined whether to include a new solution constituting the sub network, reconstructs the sub network arrangement, or reconstructs the former sub network.
  • Update and update the sub-network arrangement which is a combination of optimal design solutions formed by the diameters of the pipes of the given sub-network maintaining the arrangement.
  • the control unit 20 executes the lower pipe network update number comparison step S3591, and in the lower pipe network update number comparison step S3591, the control unit 20 lowers.
  • the preset solution generation number (ns) is compared with the repetition number Np of the sub-network array update sorting step (S359), which is lower than the preset solution generation number (ns). If the iteration number Np of the update sorting step S359 is small, the control flow returns to step S351 to repeat the predetermined update process, and the number of iterations Np of the lower network array updating sorting step S359 is preset. If it is equal to or more than the number of solution occurrences (ns), the control flow ends step S35, and the process switches to step S37.
  • control unit 20 outputs the pipeline information of the lower pipe network calculated in the lower network network initial solution updating step S35 in the lower network network optimization calculation step S37 as the lower network network optimization solution, and advances the control flow to step S40.
  • control unit 20 connects the divided sub-networks calculated in the sub-network optimization step (S30) around the nodes connected to the sub-networks, and divides the sub-network network optimization step (S30).
  • the calibrating the pipeline of the network so that the water pressure at the node of the integrated network is equal to or more than the preset minimum water pressure (WPs) preset and stored in the storage unit 30.
  • WPs preset minimum water pressure
  • the network network integration step S40 includes a whole network network integrated hydraulic analysis step S41, a total network network node pressure comparison step S43, and a network network correction step S45.
  • the control unit 20 integrates and repairs the optimized sub-networks. This repair analysis step is performed on the entire network using the sub-network arrangement information of the optimized sub-network. Except that the same as the conventional mathematical analysis process mentioned in the input based analysis step (S10) described above, duplicated description is omitted.
  • the calculated water pressure of the node is compared with the entire network network nodal pressure comparison step (S43) that is compared with the preset minimum water pressure (WPs) preset stored in the storage unit 30 Run
  • the control unit 20 switches the control flow to the network network correction step (S45), while the whole If the node pressure at the node of the network is greater than or equal to the preset stored minimum water pressure (WPs), the control unit 20 proceeds to the control network information output step (S47) and outputs and transmits the network information of the integrated network.
  • WPs preset stored preset minimum water pressure
  • the control unit 20 controls the control reservoir path from the node where the water pressure of the nodes of the pipe network is smaller than the preset minimum water pressure in the entire network network pressure comparison step S43 to the corresponding governing reservoir. Exploring the network, make pipeline changes to minimize costs, and calibrate the network so that the water pressure at the nodes of the network is above the preset minimum water pressure.
  • the pipe network correction step (S45) is a governing reservoir path search step (S451), the corresponding governing reservoir path cost calculation (S452), each pipeline diameter cost calculation step (S453), each pipeline diameter additional cost calculation step (S454), the minimum additional cost pipeline net diameter increase and pressure check step (S455), check pressure comparison comparison step (S456), and correction completion decision step (S457).
  • control reservoir path search step (S451) if the pressure of the node of the entire network is smaller than the preset minimum pressure, which is one of preset data stored in the storage unit 30, the control unit 20 passes from the node to the control reservoir. Explore the ruling reservoir paths. That is, the controller 20 searches for and extracts the path of the dominant reservoir consisting of a conduit and a node from the node to the paper reservoir of the node with respect to the node whose node pressure is smaller than the preset minimum water pressure.
  • control unit 20 executes the control reservoir path cost calculation S452.
  • control reservoir path cost calculation S452 the control unit 20 calculates the cost of the control reservoir path.
  • the cost calculation may be performed in the same manner as the aforementioned objective function calculation method as the sum of the costs for the pipeline elements and the node elements for the corresponding governing reservoir path.
  • each pipeline pipe cost calculation step (S453) for calculating the cost for the corresponding governing reservoir path is performed. For example, if the governing reservoir route consists of the ⁇ J1, J2, J3 ⁇ pipeline from the governing reservoir to the node in question, each pipeline consists of ⁇ Pipe, s1, Pipe, s2, Pipe, s2 ⁇ .
  • control unit 20 calculates each pipeline diameter additional cost calculating step (S453) to calculate an additional cost for the cost incurred when increasing the diameter of each pipeline for the corresponding governing reservoir path in the step S453 ( S454). That is, the control unit 20 calculates an additional cost that is increased when the pipe diameter of each pipe line of the control reservoir path is replaced with a pipe that increases the pipe diameter of the pre-set pipe line in each pipe pipe additional cost calculation step (S454). Calculate additional incremental costs for each case.
  • control unit 20 forms and applies a case in which the additional increase cost calculated in each pipeline diameter additional cost calculation step (S454) increases the diameter in the order of pipelines for the corresponding governing reservoir path where the minimum additional cost is made, and performs a hydraulic analysis.
  • the control unit 20 In order to check the water pressure at the node with the pipe network information obtained through the minimum additional cost pipeline net pipe increase and pressure check step (S455).
  • step S456 It is executed in the check pressure comparison determination step S456 whether the water pressure WP at the node obtained in the minimum additional cost pipeline net diameter increase and the water pressure check step S455 is equal to or greater than the preset minimum water pressure WPs. If it is determined that the nodal pressure is greater than or equal to the preset minimum pressure in the pressure comparison determination step (S456), a correction is performed to determine whether or not correction for all nodes determined in step S43 is completed when the pressure of the node of the network is less than the preset minimum pressure.
  • control unit 20 switches the control flow to the step S455 to restore the corresponding increased diameter. Return to the diameter of the size and set to the case of increasing the diameter of the other diameter and repeats step S455.
  • the control unit 20 does not directly output the diameter information of the optimized pipeline for the corresponding network structure if necessary to further execute the network network optimization step (S50) for the entire network in some cases You can also take That is, the control unit 20 derives the solution in a metaheuristic manner with a preset number of occurrences (ns) preset in the storage unit 30 for the network in the network network optimization step (S50) after the network network integration step (S40).
  • the pipeline diameter of the network is calculated to minimize the objective function representing the cost of the network and the water pressure at the node is greater than or equal to the set minimum water pressure (WPs) previously stored in the storage 30.
  • the network network optimization step (S50) is a correction network network function calculation step (S51), a network network channel random selection step (S53), a network network object function calculation step (S55), and the network network node pressure check step (S56) And a network network objective function updating step S57 and a network network arranging step S59, except that the execution of some steps forms the entire network as individual steps and objects in the sub-network optimization step described above. It may take the same to similar structure.
  • control unit 20 calculates the objective function of the pipeline for the network calculated in the correction network network correction step of the network network integration step (S40) in the correction network network objective function calculating step (S51), the objective function is a cost function described above Indicates.
  • the controller 20 executes the pipe network pipe random selection step (S53) to randomly select a pipe line for the pipe network from among the preset pipe lines, and executes the pipe network objective function calculation step (S55) to perform a pipe network pipe random selection step (S53). ) Yields the objective function for the selected network.
  • control unit 20 executes the pipe network nodal pressure check step (S56), in the pipe network nodal pressure check step (S56), the control unit 20 calculates the nodal pressure for the node of the pipe network nodal pressure check step ( S56) is executed.
  • control unit 20 executes the network network objective function updating step S57 to determine the network network objective function calculated in the network network objective function calculating step S55 and the network network node pressure calculated in the network network node pressure checking step S56. Update the objective function of the network based on this.
  • a penalty point or the like may be added according to a result of comparing the network nodal pressure with a preset minimum pressure to adjust the objective function.
  • control unit 20 executes the network network arrangement step S59, which is similar to the previous network arrangement arrangement step S3591.
  • the control unit 200 aligns the network network array formed by a combination of solutions optimized according to the objective function calculated in the network network objective function update step S57 by arranging the network network array generated in the network network integration step S40.
  • the control unit 20 executes the network network optimization number comparison step S591.
  • the control unit 20 arranges the pipe network.
  • the preset solution generation number ns is compared with the repetition number Np of the pipe network arrangement step S591, and the network network arrangement step S591 is compared to the preset solution generation number ns. If the iteration number Np is small, the control flow is returned to step S53 to repeatedly execute a predetermined optimization process for the entire network, and the iteration number Np of the network network arrangement step S59 is preset and the number of occurrences ns. ), The control flow terminates step S50 and outputs the solution of the optimized whole network or the network network arrangement.
  • the meta-heuristic source tracking-based pipe network design apparatus and its control method according to the present invention implements a meta-heuristic optimal solution derivation technique, but by adding a constraint that the pressure at each node meets the minimum pressure standard Various configurations are possible in the range of minimizing the derivation time of the optimal solution and increasing the accuracy.
  • the present invention has proposed an optimal design scheme for a water supply network
  • the present invention can be applied to the design of various networks in which a supply source and a demand exist using a metaheuristic method, and can also be applied to a logistics system. It is possible.

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Abstract

본 발명은, 복수 개의 대상 저수지와 연결되는 관망을 구성하는 관로 및 절점의 정보를 입력하고, 수리 및 수질 분석을 통한 기본 해석을 실행하는 입력 기본 해석 단계와, 관망의 절점 및 관로에 대한 지배저수지를 확인하여 관망을 복수 개의 하위 관망으로 분할하는 관망 분할 단계와, 상기 관망 분할 단계에서 분할된 하위 관망에 대하여 저장부에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수로 메타휴리스틱 방식으로 해를 도출하여 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이고 하위 관망의 비용을 나타내는 목적 함수를 최소화시키는 상기 분할된 하위 관망의 관로 관경을 산출하는 하위 관망 최적화 단계와, 상기 하위 관망 최적화 단계에서 산출된 상기 분할된 하위 관망을 연결되는 절점을 중심으로 연결하되, 상기 관망의 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이 되도록 상기 관로를 보정하는 관망 통합 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법을 제공한다.

Description

메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법
본 발명은 효율적인 상수도관망 최적설계 기법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수리해석을 통해 수원을 추적하고 관망을 분할하며, 이를 메타휴리스틱 최적화 기법과 결합하여 관망 설계를 수행하는 방법에 관한 것이다.
최근 상수도관망의 설계에는 유전자 알고리즘, 모의 담금질 기법, 개미군집 알고리즘, 화음탐색법 등의 메타휴리스틱 기법의 적용 사례가 증가하고 있다. 이러한 메타휴리스틱 기법은 다양한 비선형성과 복잡성을 수반한 상수도관망 설계문제에 대해 기존의 선형 및 비선형 계획법 등 수학적 설계기법보다 효과적으로 결과를 탐색하는 장점을 지닌다. 하지만 상수도관망의 규모가 날로 증가하며 설계시 고려해야 할 요구조건이 다양해지므로 인해 메타휴리스틱 기법 그 자체만으로 우수한 설계안을 안정적으로 도출해내는 데에 어려움이 발생하고 있다. 최적설계의 효율성과 적용성을 증대시키기 위해 상수도관망의 분할기법이 적용 가능하며 절점과 수원 간의 최단경로와 해당 경로별 가상경사를 산정하여 관망을 분할하는 기법 등이 제시된 바 있다. 하지만 상수도관망 내의 경로를 탐색하고 가상의 경사를 부여하는 작업은 관망의 규모가 증가하거나, 다양한 유량조건 등을 고려할 경우 시간적으로 효율적이지 못하며, 관망 분할 시 대상 상수관망 내의 흐름요소 등의 정보를 효과적으로 활용하지 못한다는 문제를 지닌다. 따라서 이에 대한 대안으로 상수도관망의 수리해석 결과를 바탕으로 한 효과적인 관망 분할 기법의 적용이 필요하다.
본 발명은 관망 수리해석 프로그램을 통한 수원 추적 결과를 바탕으로 하여 상수도관망의 효과적인 분할을 가능하게 하고, 이를 메타휴리스틱 알고리즘에 기반한 관망의 최적설계 기법에 적용하여 기존 설계기법의 효율성과 적용성을 증대시키는 것을 그 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 복수 개의 대상 저수지와 연결되는 관망을 구성하는 관로 및 절점의 정보를 입력하고, 수리 및 수질 분석을 통한 기본 해석을 실행하는 입력 기본 해석 단계(S10)와, 관망의 절점 및 관로에 대한 지배저수지를 확인하여 관망을 복수 개의 하위 관망으로 분할하는 관망 분할 단계(S20)와, 상기 관망 분할 단계(S20)에서 분할된 하위 관망에 대하여 저장부에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수로 메타휴리스틱 방식으로 해를 도출하여 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이고 하위 관망의 비용을 나타내는 목적 함수를 최소화시키는 상기 분할된 하위 관망의 관로 관경을 산출하는 하위 관망 최적화 단계(S30)와, 상기 하위 관망 최적화 단계(S30)에서 산출된 상기 분할된 하위 관망을 연결되는 절점을 중심으로 연결하되, 상기 관망의 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이 되도록 상기 관로를 보정하는 관망 통합 단계(S40)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법을 제공한다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 입력 기본 해석 단계(S10)는: 입력부를 통하여 관망의 관로 및 절점 정보와 설정 최소 수압을 포함하는 사전 설정 데이터를 입력하여 상기 저장부에 저장하는 관망 정보 입력 단계(S11)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 관망 분할 단계(S20)는: 상기 입력 기본 해석 단계(S10)에서 실행된 상기 관망의 수리 및 수질 해석 결과에 기초하여 상기 절점 및 상기 관로에 대하여 지배 저수지를 설정하는 지배 저수지 설정 단계(S21)와, 상기 지배 저수지 설정 단계(S21)에서 설정된 상기 관로를 해당 지배 저수지 별로 정렬하는 지배 저수지 별 관로 정렬 단계(S23)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 하위 관망 최적화 단계(S20)는: 저장부에 사전 설정 저장된 사전 설정 해 발생 회수 및 설정 최소 수압 및 사전 설정 관로를 이용 준비하고, 상기 하위 관망의 관로가 이루는 비용을 해당 하위 관망에 대한 목적 함수로 설정하는 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)와, 상기 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)에서 설정되는 목적 함수를 이용하여 해당 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하여 목적 함수를 산출하고, 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상인지 여부를 확인하여 상기 목적 함수를 갱신하여 상기 하위 관망에 대한 하나 이상의 하위 관망 배열을 상기 목적 함수 별로 정렬하는 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)와, 해당 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하여 목적 함수를 새로이 산출하고, 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상인지 여부를 확인하여 상기 목적 함수를 갱신하여, 상기 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)에서 생성된 하위 관망 배열을 상기 목적 함수 별로 상기 사전 설정 해 발생 회수만큼 반복 정렬하는 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)와, 상기 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)에서 산출된 하위 관망의 관로 정보를 하위 관망 최적화 해로 출력하는 하위 관망 최적화 산출 단계(S37)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)는: 상기 하위 관망에 대한 하나 이상의 하위 관망 배열을 형성하는 하위 관망 배열 생성 단계(S331)와, 상기 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하는 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)와, 상기 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)에서 선택된 상기 하위 관망에 대한 목적 함수를 산출하는 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)와, 상기 하위 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)와, 상기 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)에서 산출된 하위 관망 목적 함수와, 상기 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)에서 산출된 하위 관망 절점 압력에 기초하여 상기 하위 관망의 목적 함수를 갱신하는 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)와, 상기 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)에서 산출된 하위 관망 배열을 상기 목적 함수에 따라 배열 정렬시키는 하위 관망 배열 정렬 단계(S339)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)는: 상기 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하는 하위 관망 업데이트 관로 랜덤 선택 단계(S351)와, 상기 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S353)에서 선택된 상기 하위 관망에 대한 목적 함수를 산출하는 하위 관망 업데이트 목적 함수 산출 단계(S353)와, 상기 하위 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 하위 관망 업데이트 절점 압력 산출 단계(S355)와, 상기 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S353)에서 산출된 하위 관망 목적 함수와, 상기 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S355)에서 산출된 하위 관망 절점 압력에 기초하여 상기 하위 관망의 목적 함수를 갱신하는 하위 관망 업데이트 목적 함수 갱신 단계(S357)와, 상기 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)에서 생성된 하위 관망 배열을, 상기 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S357)에서 산출된 상기 목적 함수에 따라 상기 하위 관망 배열을 정렬시키는 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359) 후에, 상기 사전 설정 해 발생 회수와 상기 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)의 반복 회수를 비교하는 하위 관망 업데이트 회수 비교 단계(S3591)를 더 구비할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 관망 통합 단계(S40)는: 상기 최적화된 하위 관망을 통합하고 수리 해석하는 전체 관망 통합 수리 해석 단계(S41)와, 상기 관망의 절점의 수압을 상기 사전 설정 최소 수압과 비교하는 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)와, 상기 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)에서 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 지배 저수지 경로를 탐색하고, 비용을 최소화시키는 관로 변경을 이루고 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압 이상이 되도록 상기 관망을 보정하는 관망 보정 단계(S45)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 관망 보정 단계(S45)는: 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 지배 저수지 경로를 탐색하는 지배 저수지 경로 탐색 단계(S451)와, 상기 지배 저수지 경로의 비용을 산출하는 해당 지배 저수지 경로 비용 산출(S452)와, 상기 지배 저수지 경로의 각 관로의 관경을 상기 사전 설정 관로 중 관경을 증가시키는 관로로 대체하는 경우 비용을 산출하는 각 관로 관경 비용 산출 단계(S453)와, 상기 지배 저수지 경로의 각 관로의 관경을 상기 사전 설정 관로 중 관경을 증가시키는 관로로 대체하는 경우 증가되는 추가 비용을 산출하는 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S454)와, 상기 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S453)에서 산출된 최저 추가 비용 관로 순으로 관경을 증가시키고 상기 관망의 절점의 수압을 체크하는 최저 추가 비용 관로 순 관경 증가 및 수압 체크 단계(S455)와, 상기 최저 추가 비용 관로 순 관경 증가 및 수압 체크 단계(S455)에서 체크된 체크 수압이 상기 사전 설정 최소 수압 이상 여부를 판단 확인하는 체크 수압 비교 판단 단계(S456)과, 상기 체크 수압 비교 판단 단계(S456) 후, 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 관망 보정이 완료되었는지 여부를 확인 판단하는 보정 완료 판단 단계(S457)를 포함할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 관망 통합 단계(S40) 후, 상기 관망에 대하여 저장부에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수로 메타휴리스틱 방식으로 해를 도출하여 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이고 상기 관망의 비용을 나타내는 목적 함수를 최소화시키는 상기 관망의 관로 관경을 산출하는 관망 최적화 단계(S50)를 더 구비할 수도 있다.
상기 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 있어서, 상기 관망 최적화 단계(S50)는: 상기 관망 통합 단계(S40)의 관망 보정 단계에서 산출된 상기 관망에 대한 관로에 대한 목적 함수를 산출하는 보정 관망 목적 함수 산출 단계(S51)와, 상기 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하는 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)와, 상기 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)에서 선택된 상기 관망에 대한 목적 함수를 산출하는 관망 목적 함수 산출 단계(S55)와, 상기 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 관망 절점 압력 체크 단계(S56)와, 상기 관망 목적 함수 산출 단계(S55)에서 산출된 관망 목적 함수와, 상기 관망 절점 압력 체크 단계(S56)에서 산출된 관망 절점 압력에 기초하여 상기 관망의 목적 함수를 갱신하는 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)와, 상기 관망 통합 단계(S40)에서 생성된 관망 배열을, 상기 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)에서 산출된 상기 목적 함수에 따라 상기 관망 배열을 정렬시키는 관망 배열 정렬 단계(S59)를 포함할 수도 있다.
상기한 바와 같은 구성을 갖는 본 발명에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법은, 관망 내의 수리 요소를 통해 공학적인 관점에서 대규모의 관망을 소규모의 하위관망으로 분할하므로 최적설계 대상 문제의 사이즈를 효과적으로 감소시켜 보다 빠른 시간에 우수한 1차 설계안을 도출하도록 지원한다.
둘째, 본 발명에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법은, 다양한 메타휴리스틱 기법과 결합할 수 있으며, 이를 통해 각 메타휴리스틱 최적설계 기법의 효율성을 극대화시킬 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 일실시예들을 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허 청구 범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 장치의 개략적인 블록 선도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 입력 기본 해석 단계의 세부 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 관망 분할 단계의 세부 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 입력 기본 해석 단계 및 관망 분할 단계를 통하여 도출되는 관망의 개략적인 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 하위 관망 최적화 단계의 세부 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 하위 관망 최적화 단계의 하위 관망 초기해 생성 단계의 세부 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 하위 관망 최적화 단계의 하위 관망 초기해 업데이트 단계의 세부 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 관망 통합 단계의 세부 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법의 관망 최적화 단계의 세부 흐름도이다.
이하에서는 본 발명에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 장치(10) 및 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법에 대하여 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
본 발명에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법을 실행하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 장치(10)는 입력부(10)와, 제어부(20)와, 저장부(30)와, 연산부(40)와 출력부(50)를 포함한다.
입력부(10)는 조작자에 의하여 입력 가능한 키보드 내지 USB, 플래쉬 메모리 등의 기타 외부 저장 입력 장치를 포함하는 입력 장치로 구현된다. 입력부(10)를 통하여 조작자는 관망 정보를 입력할 수 있는데 관망 정보는 복수 개의 대상 저수지와 연결되는 관망을 구성하는 복수 개의 관로 및 복수 개의 관로 사이의 절점에 대한 정보를 포함한다.
제어부(20)는 입력부(10)를 통하여 입력되는 관망 정보를 저장부(30)에 저장하고, 통상적인 수리 해석 및 수질 해석 산출 과정을 연산부(40)로 하여금 실행토록 하여 관망의 연결된 관로 및 절점에서의 유량 및 수압을 산출할 수 있다. 또한, 제어부(20)는 산출된 수리 및 수질 해석 결과를 이용하여 통상적인 메타휴리스틱 해석 방식을 실행하고, 이를 본원 발명의 수원 추적 기반 관망 설계에 적용할 수 있다.
저장부(30)는 제어부(20)의 저장 제어 신호에 따라 입력부(10)를 통하여 입력되는 관망 정보 및 사전 설정 최소 수압 및 사전 설정 해 발생 회수를 포함하는 사전 설정 데이터를 저장하여 제어부(20)를 통하여 설계 방법의 구현 시 사전 설정 데이터를 활용 가능하도록 할 수 있다.
연산부(40)는 제어부(20)의 연산 제어 신호에 따라 연산 수행하여 소정의 해를 산출하여 메타휴리스틱 방식을 이용하는 관망의 관로를 최적화시키는 해 도출을 가능하게 할 수 있다.
출력부(50)는 제어부(20)의 출력 제어 신호에 따라 작동하여 소정의 최적화된 관로 및 절점을 포함하는 관망에 대한 데이터를 출력할 수 있는데, 본 발명의 출력부(50)는 디스플레이 출력부(미도시)를 포함하여 출력된 관망 정보를 화상 출력하는 구조를 취할 수도 있다.
본 발명에서 실행되는 메타휴리스틱 기법은 선형게획법 하에서의 최적해에 대한 구체성의 결여 및 비선형 계획법 하에서의 지역에 국한된 최적해 도출이라는 지엽적 한정의 문제점을 해소하는 유전알고리즘 기법, 시뮬레이티드 어닐링타부서치, 개미알고리즘 내지 하모니써치 알고리즘 기법 등을 포함하는 통상적인 최적해 도출 방식 기법을 나타내며, 본 발명에서는 해의 도출에 있어 통상적인 메타휴리스틱 기법을 이용하는바, 이에 대한 자세한 설명은 생략하며, 본 발명은 이해를 용이하게 하고자 메타휴리스틱 기법의 하모니써치 알고리즘 방식의 무작위선택(random selection), 기억회상(memory consideration), 피치조정(pitch adjustment) 중 무작위선택 기법을 중심으로 설명하나, 본 발명이 특정 메타휴리스틱 기법에 국한되는 것은 아니다.
본 발명의 일실시예에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 장치(10)에 대한 제어 방법은 다음과 같다.
먼저, 본 발명의 일실시예에 따른 입력부(10) 및 제어부(20) 및 저장부(30) 및 연산부(40)를 포함하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 장치(10)에 의하여 입력 기본 해석 단계(S10)가 실행되는데, 이의 구성은 상기한 바와 같다.
입력 기본 해석 단계(S10)에서 복수 개의 대상 저수지(R, 도 5 및 도 6 참조)와 연결되는 관망을 구성하는 관로(Pipe, 도 5 참조) 및 절점(J, 도 5 참조)의 정보를 입력하고, 수리 및 수질 분석을 통한 기본 해석을 실행한다. 즉, 앞서 기술된 바와 같이 입력부(10)를 통하여 관로(Pipe) 및 관로들이 연결되는 절점(J)과 복수 개의 대상 저수지(R)가 형성하는 상수도에 대한 관망(network)의 관망 정보가 입력되는데, 관망 정보는 이밖에도 관로에 연결되는 펌프 내지 밸브 등의 관로 정보와, 절점과 저수지 이외 탱크 등의 절점 정보를 포함할 수도 있고 이들 정보에는 각 관로, 절점, 저수지, 펌프, 밸브, 탱크 등의 고도에 대한 정보 및 수위정보 등을 포함할 수 있고, 절점에서의 설정 최소 수압을 포함하는 사전 설정 데이터가 입력될 수 있는데, 이를 통해 관망의 해석 및 설계를 위한 기본적 데이터를 구성하게 되고 이러한 데이터는 저장부(30)에 저장된다.
또한, 단계 S10에서 제어부(20)는 입력부(10)를 통하여 입력되는 관망의 관망 정보를 이용하여 유량법 내지 수두법을 통해 수리 수질 해석을 실행하는 hardy Cross 법, 선형 이론법, newton-Raphson법, Gradient algorithm 등의 통상적인 상수도 관망 시스템 내의 물의 흐름과 에너지 분포 등을 계산하는 기초적인 수리 해석 및 수질 해석을 실행하여, 관로 정보를 이루는 관로 요소들에 대한 유량, 유속, 흐름 방향, 마찰 손실, 미소 손실 등의 결과를 산출하고, 절점 정보를 이루는 절점 요소들에 대한 수요 유량, 수압, 수두 등의 수리 정보와, 관망의 절점에 대한 수원 추적 정보를 산출하는 수질 정보를 획득할 수 있다. 즉, 관내 유량과 관로내에서 물의 이송경로를 나타내는 흐름 방향은 혼합, 잔류시간을 결정하는데 이용되며, 다른 수리적 특성들도 오염원의 이송과 농도감소에 영향을 준다. 수리해석의 시간변화모의의 결과를 수질해석의 시작점으로서 이용할 수 있고, 관내에서의 수질반응 모의 이외에 주로 이용되고 있는 해석이 물의 취수원 추적 (trace)과 물의 이동시간 (age) 계산을 실행하고, 물의 취수원 추적은 취수원이나 정수장이 여러곳일 경우 혼합비율을 계산하여 주는 기능으로 여러개의 수원, 즉 저수지에서 공급받고 있는 계통에서 추적계산은 각 절점이나 탱크에서 특정 수원에 대한 물의 비율로서 표현되는데, 이러한 계산은 특정 수원에 의해 영향을 받는 지점에 대한 분석에 유용하게 활용할 수 있고, 여러 수원으로부터 물의 혼합되는 정도를 관찰하고 수원의 변경을 검토하는데 이용할 수 있으며, 물의 체류시간은 관망내의 수리 및 수질해석의 근간이 되는 계산으로서, 시작점으로부터 물이 이동하면서의 누적시간을 계산하고, 물의 이동시간은 관로내에서뿐만 아니라 탱크에서의 체류시간 계산에서도 유용하게 사용할 수 있으며 현존하는 상용하는 상수관망의 수리 및 수질해석 프로그램은 다양하게 개발 및 제안되어 왔으며 각 프로그램을 통해 관망 내 각 요소의 거동을 정량적으로 모의할 수 있다. 이러한 해석프로그램을 토한 해석 결과로 도출된 수원추적 결과는 본 발명에서 제안한 기법에 적용될 수 있으며, 본 발명은 특정 수리 해석프로그램 및 수질 해석기법에 제한적이지 않고 포괄적으로 적용될 수 있는 분할 및 최적화를 통한 정확성 확보와 연산량 절감으로 도출 시간 단축을 수반하는 방법의 제시라는 특징이 있으며 이는 다양한 기법을 통한 수원추적 및 관망 최적설계에 적용될 수 있다는 장점이 있다고 볼 수 있다.
이와 같은 기초적인 입력 기본 해석 단계(S10)가 실행된 후, 본 발명의 제어부(20)는 관망 분할 단계(S20)를 실행한다. 관망 분할 단계(S20)에서 제어부(20)는 관망의 절점(J) 및 관로(Pipe)에 대한 지배 저수지를 확인하여 관망을 복수 개의 하위 관망으로 분할한다.
보다 구체적으로, 관망 분할 단계(S20)는 지배 저수지 설정 단계(S21)와 지배 저수지 별 관로 정렬 단계(S23)를 포함하는데,
지배 저수지 설정 단계(S21)에서 제어부(20)는 입력 기본 해석 단계(S10)에서 실행된 관망의 수리 및 수질 해석 결과에 기초하여 관망을 구성하는 절점(J) 및 관로(Pipe)에 대하여 지배 저수지를 설정하는데, 여기서 지배 저수지는 저수지(R) 중 해당 절점 내지 관로를 유동하는 물의 사전 설정 비율 이상, 본 실시예에서는 50% 이상의 물을 공급받는 저수지로 정의된다.
표 1
저수지1 저수지2 ... 저수지 m-1 저수지 m 총합(%)
절점 1 100 0 ... 0 0 100
절점 2 60 10 ... 0 15 100
... ... ... ... ... ... ...
절점 n-1 0 100 ... 0 0 100
절점 n 20 0 ... 65 0 100
예를 들어, 상기 표 1에는 입력 기본 해석 단계(S10)에서 실행된 수질 해석의 결과가 도시되는데, 절점1의 경우 저수지1로부터 100%의 유량을 공급받고 나머지 저수지들로부터는 유량을 공급받지 않고, 절점2의 경우 다수의 저수지로부터 유량을 공급받지만 가장 많은 유량을 공급받는 지배적인 저수지는 저수지1임을 알 수 있고, 절점n의 경우 저수지1로부터도 유량을 공급받으나 지배적인 저수지는 저수지m-1일을 알 수 있다. 이러한 관게는 절점(J)뿐만 아니라 관로 요소 중 관로(Pipe)에 대해서도 동일한 과정을 통해 각 관로에 대해 어떤 저수지가 지배적인지를 판단할 수 있는데, 이와 같은 j개의 관로가 존재한다고 가정할 경우 다음 표 2와 같은수원 추적 결과를 도출될 수 있다.
표 2
저수지1 저수지2 ... 저수지 m-1 저수지 m 총합(%)
관로 1 80 0 ... 0 10 100
관로 2 100 0 ... 0 0 100
... ... ... ... ... ... ...
관로 j-1 0 0 ... 100 0 100
관로 j 30 0 ... 60 0 100
이와 같은 관로 요소 들의 수질 해석의 수원 추적 결과를 이용하여 관로에 대한 저수지의 영향도를 정리할 수 있고, 본 발명의 지배 저수지 설정 단계(S21)에서 제어부는, 관망의 각 관로 및 절점에 대한 지배 저수지를 설정하고, 해당 지배 저수지 별로 관로를 정렬하여(S23), 하위 관망을 설정한다(S25)(표 3 참조).
표 3
지배저수지 하위 관망
관로 1 저수지1 하위 관망 1
관로 2 저수지2 하위 관망 2
.. ... ...
관로 j-1 저수지1 하위 관망 1
관로 j 저수지m 하위 관망 m
본 발명에서 하위 관망의 설정은 지배 저수지의 넘버링과 동일한 넘버링으로 실행하나 이는 일예로서 다른 표기 방식을 취할 수도 있다. 이와 같은 방식으로 지배 저수지 별로 하위 관망이 분류 설정될 수 있다.
도 5에는 본 발명의 일실시예에 따른 입력 기본 해석 단계의 입력 과정을 거쳐 얻어지는 관망의 정보로서, 먼저 저수지 R1을 시작점으로 하여 이어지는 각 흐름의 방향을 따라 시스템 내의 모든 절점으로 이어지는 경로를 분석하면, J1, J2, J3, J7, J9, J10, J11, J12의 경우 해당 절점을 지나는 유량의 100%가 저수지 R1으로부터 시작된 유량이라는 것을 알 수 있다. 반면 J5, J13의 경우 시스템의 흐름방향을 분석하면 R1으로부터 공급되는 유량은 없으며 R2로부터 유량의 100%를 공급받는 것을 알 수 있다. 또한 J4, J6, J8의 경우 R1을 시발점으로 한 유량과 R2를 시발점으로 한 유량이 섞여 있는 것을 확인할 수 있다. 만약 J4처럼 복수의 수원으로부터 물을 공급받는 지점의 경우(Pipe4로부터 R1의 물을 공급, Pipe5로부터 R2의 물을 공급) Pipe4와 Pipe5로부터 유입되는 유량의 비율을 가중평균하여 J4를 통과하는 유량 중 어느 만큼의 비율의 유량이 R1으로부터 유입되는 것인지 계산할 수 있다. 마찬가지로, 관로의 경우 해당 관로와 연결된 양 끝 절점 중 유량이 유입되는 지점의 절점의 수원추적 결과를 그대로 따르는데, 예를 들어 관로(Pipe3)의 경우 연결된 양 끝 절점 중 유량이 유입되는 절점이 J2이므로 J2의 추적 결과인 100%를 따르며, Pipe5의 경우 J5를 따라 0%, Pipe7의 경우 J4의 결과를 따라 99%를 나타내고, 이러한 과정을 거쳐 각 절점 및 관로에 존재하는 유량 중 어느비율 만큼의 유량이 저수지 R1으로부터 시작되는지 계산한 결과는 도 6에 도시되는 바와 같다. 즉, 도 5의 관망 정보를 입력 기본 해석 단계에서의 수리 해석 및 수질 해석을 거쳐 도 6과 같은 기본적인 관망 해석 정보가 도출될 수 있는데, 이와 같은 입력 기본 해석 단계(S10)를 통해 관망 시스템 내에 존재하는 저수지의 수만큼의 수원추적을 각각 수행하면 특정 절점 및 관로에 유량을 가장 큰 비율로 공급하는 저수지가 어떤 저수지인지 (지배적인 저수지)를 정량적으로 비교하는 것이 가능하고 비교 결과를 바탕으로 관망 분할 단계(S20)에서 전체 상수도 관망 시스템을 소규모의 하위관망들로 구분할 수 있으며 예로 든 관망 시스템의 경우 하위 관망(sub-network) R1과 하위관망(sub-network) R2로 분할이 가능하다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 최적화 단계(S30)를 실행하는데, 하위 관망 최적화 단계(S30)에서 제어부920)는 관망 분할 단계(S20)에서 분할된 하위 관망에 대하여 저장부(30)에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수(ns)로 메타휴리스틱 방식을 이용하여 해를 도출하고, 절점(J)에서의 수압(WPJ)이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압(WPs) 이상이고 하위 관망의 비용을 나타내는 목적 함수(비용 함수; cost)를 최소화시키는 분할된 하위 관망의 관로 관경을 산출한다.
본 실시예에서 목적 함수는 상수도 관망 시스템을 설계함에 있어서 가장 기초적인 설계 비용을 최소화시키는 것으로 정의한다. 본 실시에예서 상수도 관망의 설계비용은 상업용 관경별 비용과 각 관로의 길이의 곱으로 나타내며, 네트워크의 모든 관의 비용을 합한 것으로 정의하는데 다음과 같이 표현된다.
Figure PCTKR2016000763-appb-I000001
여기서, C(Di)=관경별 단위길이 (m)당 비용함수, Li=관로길이 (m), Di=관경 (mm), N=관로의 총 개수를 나타낸다.
또한, 하위 관망 최적화 단계 및 관망 최적화 단계에서 하기되는 바와 같이 목적 함수의 갱신 과정에서 경우에 따라, 최적 설계 개별 단계의 절점에서의 수압이 사전 설정 최소 수압을 비교하는 수리해석과정에서 각 절점의 압력이 해당 압력조건을 만족하지 못할 경우 목적 함수에 벌칙상수를 부과하여 목적 함수의 결과치를 갱신하는 과정을 벌점 과정 실행이 포함될 수도 있는데, 벌칙 함수(Pi)는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure PCTKR2016000763-appb-I000002
여기서, hi: 각 절점의 압력수두 (m), hmin: 최소압력수두 (m), hmax: 최대압력수두 (m), α,β: 벌칙상수를 나타낸다. 목적 함수에서 벌칙 함수가 직접 가감되거나 별도의 산술식을 통하여 적용될 수도 있는 등 벌칙 함수의 목적 함수에의 반영은 설계 사양에 따라 다양한 변형이 가능하다.
이와 같은 하위 관망 최적화 단계(S30)는 보다 구체적으로, 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)와, 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)와, 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)와, 하위 관망 최적화 산출 단계(S37)를 포함한다.
먼저, 제어부(20)는 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)에서, 저장부에 사전 설정 저장된 사전 설정 해 발생 회수(ns) 및 설정 최소 수압(WPs) 및 사전 설정 관로(Pipes)를 이용 준비하고, 하위 관망(subnetwork)의 관로가 이루는 비용을 해당 하위 관망에 대한 목적 함수로 설정하는데, 이에 대한 목적함수는 상기한 바와 같고 각 하위 관망에 대한 최적화를 위한 준비를 실행한다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)를 실행하는데, 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)에서 제어부(20)는 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)에서 설정되는 목적 함수를 이용하여 해당 하위 관망에 대한 관로를 사전 설정 관로 중 임의 선택하여 목적 함수(cost)를 산출하고, 절점(J)에서의 수압(WPi)이 저장부(30)에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압(WPs) 이상인지 여부를 확인하여 결과에 따라 목적 함수(cost)를 갱신하여 하위 관망(subnetwork)에 대한 하나 이상의 하위 관망 배열을 목적 함수 별로 정렬한다.
즉, 본 발명의 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)는, 하위 관망 배열 생성 단계(S331)와, 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)와, 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)와, 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)와, 하위 관망 배열 정렬 단계(S339)를 포함한다.
먼저, 하위 관망 배열 생성 단계(S331)에서 제어부(20)는 하위 관망(subnetwork1,2)에 대한 하나 이상의 하위 관망 배열을 형성하는데, 여기서 하위 관망 배열은 해당 하위 관망에 대한 관로들에 대한 복수 개의 행 내지 열로 정의한다. 즉, 메모리 장치로 구현되는 저장부(3)에 할당된 하위 관망의 관로들이 가질 수 있는 해의 개수를 행렬로 정의한 것으로서 예를 들어 하위 관망1이 관로1,2,3으로 구성되고 저장부(30)에 할당된 하위 관망1에 대한 해의 행 내지 열의 개수가 3개인 경우, 하위관망 1의 관로 1,2,3은 각각 관로 1,2,3에 대하여 {관로1의 관경 1, 관로2의 관경1, 관로3의 관경1},{관로1의 관경 2, 관로2의 관경2, 관로3의 관경2},{관로1의 관경 3, 관로2의 관경3, 관로3의 관경3}과 같은 조합의 하위 관망 배열을 형성할 수 있고, 새로이 연산되는 해당 하위 관망에 대한 새로운 해는 하위 관망 배열 중 사전 설정 기준에 따라 종전 조합 중 하나를 삭제하고 추가되거나 종전 해당 하위 관망 배열이 유지되는 방식으로 갱신될 수 있다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)를 실행하는데, 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)에서 제어부(20)는 하위 관망(subnetwork)에 대한 관로(Pipe)를 사전 설정 관로(Pipe,s) 중 임의 선택한다. 여기서, 사전 설정 관로(Pipe,s)는 상용화되어 실제 현장에서 적용 가능한 관로의 데이터로서 사전 설정 관로(Pipe,s)는 소정의 설정된 관경을 갖도록 구성되고 비용 데이터는 사전 설정 데이터 중의 하나로 저장부(30)에 사전 설정 저장되어 목적 함수로서의 비용 함수 산출시 소정의 비용 도출이 가능하다.
즉, 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)가 종료된 후 제어부(20)는 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)를 실행하는데, 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)에서 제어부(20)는 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)에서 선택된 하위 관망에 대한 목적 함수를 산출하는데, 목적 함수의 산출 방식은 상기한 바와 동일하다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)를 실행하는데, 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)에서 제어부(20)는 하위 관망의 절점(J)에 대한 절점 압력(WPi)을 산출한다. 즉, 상기 단계 S10에서 언급된 통상적인 수리 해석 및 수질 해석 과정을 통하여 분할 후 랜덤하게 선택된 관로로 구성되는 하위 관망의 절점에서의 절점 압력을 산출하여 절점 압력이 사전 설정 최소 수압(WPs)의 구속 조건을 충족하는지 여부를 판단하는 자료로 사용한다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)에서 산출된 절점 압력과 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)에서 산출된 하위 관망 목적 함수를 이용하여 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)에서 하위 관망의 목적 함수를 갱신하고 gkdnl 관망 배열 정렬 단계(S339)에서 하위 관망 목적 함수 갱신 단게(S338)에서 산출된 하위 관망 배열을 목적 함수에 따라 배열 정렬시킨다.
즉, 단계 S337에서 절점 압력이 사전 설정 최소 수압(WPs) 이상인 경우 제어부(20)는 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)에서 별도의 갱신을 실해하지 않고 하위 관망 배열 생성 단계(S331)에서 생성된 하위 관망 해의 조합인 하위 관망 배열을 그대로 유지시키고 추가하되, 단계 S339에서 해당 하위 관망의 해의 조합인 하위 관망 배열을 목적 함수에 따라 배열 정렬하여 할당된 수만큼의 해의 조합만을 유지시킨다.
반면, 단계 S337에서 하나 이상의 절점 압력이 사전 설정 최소 수압(WPs) 미만인 경우 제어부(20)는 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)에서 해당 절점의 최소 수압 미만 상태를 고려하여 벌점을 산출하고 목적 함수에 벌점을 반영하여 수정된 목적 함수를 포함하는 하위 관망의 해의 조합인 관망 배열을 형성하고(S338), 이를 단계 S339에서 목적 함수에 따라 하위 관망 배열을 정렬하여 저장부에 할당된 수만큼의 해의 조합을 이루는 하위 관망 배열을 정렬 형성한다.
그런 후, 제어부(20)는 이와 같은 하위 관망 초기해 생성 단계에서 초기해로 구성되는 하위 관망 배열을 산출하고, 이를 이용하여 하위 관망 초기해를 업데이트하는 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)를 실행한다.
제어부(20)는 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)에서 해당 하위 관망에 대한 관로를 사전 설정 관로 중 임의 선택하여 해당 관로가 이루는 하위 관망에 대한 목적 함수를 새로이 산출하고, 절점에서의 수압이 저장부(30)에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압(WPs) 이상인지 여부를 확인하여 결과에 따라 목적 함수(cost)를 갱신하여, 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)에서 생성된 하위 관망 배열을 목적 함수(cost) 별로 사전 설정 해 발생 회수(ns)만큼 반복 정렬한다.
하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)는 하위 관망 업데이트 관로 랜덤 선택 단계(S351)와, 하위 관망 업데이트 목적 함수 산출 단계(S353)와, 하위 관망 업데이트 절점 압력 산출 단계(S355)와, 하위 관망 업데이트 목적 함수 갱신 단계(S357)와, 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)를 포함한다.
먼저, 하위 관망 업데이트 관로 랜덤 선택 단계(S351)에서 제어부(20)는 하위 관망에 대한 관로(Pipe)를 사전 설정 관로(Pipe,s) 중 임의 선택하는데, 이는 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)의 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)와 유사한데 하위 관망의 관경으로 구성되는 해의 조합을 갱신하도록 사전 설정 관로(Pipek,s) 중 임의 선택된 관로에 대한 하부 관망의 구성을 임의 재설계한다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 업데이트 관로 랜덤 선택 단계(S351)에서 랜덤 선택된 관로로 구성되는 하위 관망에 대한 비용 즉, 목적 함수를 산출하는 하위 관망 업데이트 목적 함수 산출 단계(S353)를 실행한다.
그런 후, 본 발명의 제어부(20)는 랜덤하게 형성된 하위 관망의 관로에 대한 목적 함수가 최소 비용을 형성하는 값을 갖더라도 하위 관망으로서의 절점에서의 압력이 사전 설정 최소 수압보다 작은 값을 가질 경우 원활한 상수도 관망을 구성하기 어렵다는 점에서 본 발명의 제어부(20)는 하위 관망 업데이트 절점 압력 산출 단계(S355)를 실행하여 하위 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출한다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 업데이트 절점 압력 산출 단계(S355)에서 산출된 절점 압력과, 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S353)에서 산출된 하위 관망 목적 함수에 기초하여 하위 관망 업데이트 목적 함수 갱신 단계(S357)를 실행하고, 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)에 대한 하위 관망 배열을 재배열 정렬함으로써 하위 관망을 구성하는 새로운 해의 포함 여부를 결정하고 하위 관망 배열을 재구성하거나 종전의 하위 관망 배열을 유지시키는 소정의 하위 관망의 관로의 관경으로 형성되는 최적 설계 해의 조합인 하위 관망 배열을 업데이트 갱신한다.
이와 같은 하위 관망의 관로의 해에 대한 업데이트가 종료된 후, 제어부(20)는 하위 관망 업데이트 회수 비교 단계(S3591)를 실행하는데, 하위 관망 업데이트 회수 비교 단계(S3591)에서 제어부(20)는 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359) 후에, 사전 설정 해 발생 회수(ns)와 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)의 반복 회수(Np)를 비교하는데, 사전 설정 해 발생 회수(ns)보다 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)의 반복 회수(Np)가 작다면 제어 흐름을 단계 S351로 복귀시켜 소정의 업데이트 과정을 반복실행하고, 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)의 반복 회수(Np)가 사전 설정 해 발생 회수(ns) 이상이라면 제어 흐름을 단계 S35를 종료시키고 단계 S37로 전환시킨다.
그런 후, 제어부(20)는 하위 관망 최적화 산출 단계(S37)에서 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)에서 산출된 하위 관망의 관로 정보를 하위 관망 최적화 해로 출력하고 제어 흐름을 단계 S40으로 진행시킨다.
관망 통합 단계(S40)에서 제어부(20)는 하위 관망 최적화 단계(S30)에서 산출된 분할된 하위 관망을 하위 관망의 연결되는 절점을 중심으로 연결시키고, 하위 관망 최적화 단계(S30)에서 산출된 분할된 하위 관망의 관망 정보를 이용하여 통합된 관망의 절점에서의 수압이 저장부(30)에 사전 설정 저장된 사전 설정 최소 수압(WPs) 이상이 되도록 관망의 관로를 보정한다.
즉, 관망 통합 단계(S40)는 전체 관망 통합 수리 해석 단계(S41)와, 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)와, 관망 보정 단계(S45)를 포함한다. 먼저 전체 관망 통합 수리 해석 단계(S41)에서 제어부(20)는 최적화된 하위 관망을 통합하고 수리 해석하는데, 이러한 수리 해석 단계는 최적화된 분할 하위 관망의 하위 관망 배열 정보를 이용하여 전체 관망을 대상으로 한다는 점을 제외하고 앞서 기술된 입력 기초 해석 단계(S10)에서 언급된 통상적인 수리 해석 과정과 동일한바, 중복된 설명은 생략한다. 하위 관망 최적화 단계(S30)에서 얻어진 분할된 개별 하위 관망에 대한 하위 관망의 관로에 대한 관경의 최적화 해로 구성되는 하위 관망 배열을 이용하여 복수 개의 저수지와 전체 관망을 고려하여 각 관로가 연결되는 전체 관망의 절점에 대한 수압이 산출된 후, 제어부(20)는 산출된 절점의 수압은 저장부(30)에 사전 설정 저장된 사전 설정 최소 수압(WPs)와 비교되는 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)를 실행한다.
전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)에서의 비교 결과에 따라 관망의 보정 여부, 즉 관망 보정 단계(S45)의 실행 여부가 결정된다. 즉, 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)에서 절점의 수압이 사전 설정 저장된 사전 설정 최소 수압(WPs) 미만인 경우, 제어부(20)는 제어 흐름을 관망 보정 단계(S45)로 전환시키고, 반면, 전체 관망의 절점에서의 절점 수압이 사전 설정 저장된 사전 설정 최소 수압(WPs)이상인 경우 제어부(20)는 제어 흐름을 관망 정보 출력 단계(S47)로 진행하여 통합된 관망의 관망 정보를 출력 전달한다.
관망 보정 단계(S45)가 실행되는 경우, 제어부(20)는 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)에서 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 지배 저수지 경로를 탐색하고, 비용을 최소화시키는 관로 변경을 이루고 관망의 절점의 수압이 사전 설정 최소 수압 이상이 되도록 관망을 보정한다. 보다 구체적으로, 관망 보정 단계(S45)는 지배 저수지 경로 탐색 단계(S451)와, 해당 지배 저수지 경로 비용 산출(S452)와, 각 관로 관경 비용 산출 단계(S453)와, 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S454)와, 최저 추가 비용 관로 순 관경 증가 및 수압 체크 단계(S455)와, 체크 수압 비교 판단 단계(S456)과, 보정 완료 판단 단계(S457)를 포함한다.
먼저, 지배 저수지 경로 탐색 단계(S451)에서 제어부(20)는 전체 관망의 절점의 수압이 저장부(30)에 저장된 사전 설정 데이터 중의 하나인 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 지배 저수지 경로를 탐색한다. 즉, 제어부(20)는 절점 압력이 사전 설정 최소 수압보다 작은 절점에 대하여 해당 절점부터 해당 절점의 지재 저수지까지의 관로 및 절점으로 이루어지는 지배 저수지 경로를 탐색하여 경로 추출한다.
그런 후, 제어부(20)는 해당 지배 저수지 경로 비용 산출(S452)를 실행하는데, 해당 지배 저수지 경로 비용 산출(S452)에서 제어부(20)는 지배 저수지 경로의 비용을 산출한다. 여기서, 비용 산출은 해당 지배 저수지 경로에 대한 관로 요소 및 절점 요소들에 소요되는 비용의 합으로 앞서 언급된 목적 함수 산출 방식과 동일한 방식으로 이루어질 수도 있다.
그런 후, 제어부(20)는 해당 지배 저수지 경로에서의 각 관로를 증가시키는 경우, 즉 본 실시예에서는 각 관로의 관경을 사전 설정 관로(Pipe,s) 중 한 치수 큰 관경을 갖는 관로로 선택 교체하는 경우 소요되는 해당 지배 저수지 경로에 대한 비용을 산출하는 각 관로 관경 비용 산출 단계(S453)를 실행한다. 예를 들어, 지배 저수지로부터 문제의 절점까지 {J1, J2, J3}의 관로로 해당 지배 저수지 경로가 이루어진 경우, 각 관로는 {Pipe,s1, Pipe,s2, Pipe,s2}로 구성된다고 할 때(Pipe,s1<Pipe,s2<Pipe,s3), {J1, J2, J3}의 관로를 {Pipe,s2, Pipe,s2, Pipe,s2}, {Pipe,s1, Pipe,s3, Pipe,s2}, {Pipe,s1, Pipe,s2, Pipe,s3}로 하나씩 관경을 증가시키거나 내지는 경우에 따라 {Pipe,s2, Pipe,s3, Pipe,s2}, {Pipe,s2, Pipe,s2, Pipe,s3}, {Pipe,s1, Pipe,s3, Pipe,s3}과 같이 두 개의 관로에 대하여 한 관경씩 증가시키는 조합 내지는, {Pipe,s2, Pipe,s3, Pipe,s3}과 같이 세 개의 관로에 대하여 한 관경씩 증가시키는 조합으로 각 관로 관경 비용 산출 단계(S453)를 실행할 수 있다.
그런 후, 제어부(20)는 각 관로 관경 비용 산출 단계(S453)의 해당 지배 저수지 경로에 대한 각 관로의 관경을 증가시킬 경우 발생하는 비용에 대한 추가 비용을 산출하는 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S454)를 실행한다. 즉, 제어부(20)는 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S454)에서, 지배 저수지 경로의 각 관로의 관경을 사전 설정 관로 중 관경을 증가시키는 관로로 대체하는 경우 증가되는 추가 비용을 산출하여 실질적으로 각 경우에 대한 추가 증가 비용을 산출한다.
그런 후, 제어부(20)는 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S454)에서 산출된 추가 증가 비용을 최저 추가 비용이 이루어지는 해당 지배 저수지 경로에 대한 관로 순으로 관경 증가시킨 경우를 형성 적용하고 수리 해석을 통하여 얻어지는 관망 정보로 해당 절점에서의 수압을 체크하는 최저 추가 비용 관로 순 관경증가 및 수압 체크 단계(S455)를 실행한다.
최저 추가 비용 관로 순 관경 증가 및 수압 체크 단계(S455)에서 얻어지는 해당 절점에서의 수압(WP)이 사전 설정 최소 수압(WPs) 이상인지 여부가 체크 수압 비교 판단 단계(S456)에서 실행되고, 만약 체크 수압 비교 판단 단계(S456)에서 절점 수압이 사전 설정 최소 수압이상이라고 판단한 경우, 관망의 절점의 수압이 사전 설정 최소 수압미만이라고 단계 S43에서 판단된 모든 절점에 대한 보정이 완료되었는지 여부를 판단하는 보정 완료 판단 단계(S457)를 실행하고, 반대로 체크 수압 비교 판단 단계(S456)에서 절점 수압이 사전 설정 최소 수압미만이라고 판단한 경우 제어부(20)는 제어 흐름을 단계 S455로 전환시켜 해당 증가된 관경을 원래 사이즈의 관경으로 복귀시키고 다른 관경의 관경 크기를 증가시킨 경우로 설정하고 단계 S455를 반복한다.
이와 같은 관망 통합 단계(S40)가 완료된 후, 제어부(20)는 바로 해당 관망에 대한 최적화된 관로의 관경 정보를 출력하지 않고 경우에 따라 전체 관망에 대한 관망 최적화 단계(S50)를 더 실행하는 구조를 취할 수도 있다. 즉, 제어부(20)는 관망 통합 단계(S40) 후 관망 최적화 단계(S50)에서, 관망에 대하여 저장부(30)에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수(ns)로 메타휴리스틱 방식으로 해를 도출하여 절점에서의 수압이 저장부(30)에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압(WPs) 이상이고 관망(network)의 비용을 나타내는 목적 함수(cost)를 최소화시키는 관망의 관로 관경을 산출한다. 보다 구체적으로, 관망 최적화 단계(S50)는 보정 관망 목적 함수 산출 단계(S51)와, 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)와, 관망 목적 함수 산출 단계(S55)와, 관망 절점 압력 체크 단계(S56)와, 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)와, 관망 배열 정렬 단계(S59)를 포함하는데, 일부 단계의 실행 내용은 앞서 기술된 하위 관망 최적화 단계에서의 개별 단계와 대상을 전체 관망으로 형성한다는 점 이외 동일 내지 유사한 구조를 취할 수도 있다.
먼저, 제어부(20)는 보정 관망 목적 함수 산출 단계(S51)에서 관망 통합 단계(S40)의 관망 보정 단계에서 산출된 관망에 대한 관로의 목적 함수를 산출하는데, 목적 함수는 앞서 기술된 비용 함수를 나타낸다.
그런 후, 제어부(20)는 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)를 실행하여 관망에 대한 관로를 사전 설정 관로 중 임의 선택하고, 관망 목적 함수 산출 단계(S55)를 실행하여 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)에서 선택된 관망에 대한 목적 함수를 산출한다.
그런 후, 제어부(20)는 관망 절점 압력 체크 단계(S56)를 실행하는데, 관망 절점 압력 체크 단계(S56)에서 제어부(20)는 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 관망 절점 압력 체크 단계(S56)를 실행한다.
그런 후, 제어부(20)는 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)를 실행하여 관망 목적 함수 산출 단계(S55)에서 산출된 관망 목적 함수와, 관망 절점 압력 체크 단계(S56)에서 산출된 관망 절점 압력에 기초하여 관망의 목적 함수를 갱신한다. 여기서, 경우에 따라 관망 절점 압력의 사전 설정 최소 압력과의 비교 결과에 따라 벌점 등이 부가되어 목적 함수가 조정될 수도 있다.
그런 후, 제어부(20)는 관망 배열 정렬 단계(S59)를 실행하는데, 관망 배열 정렬 단계(S59)는 앞서 하위 관망 배열 정렬 단계(S3591)과 유사하다. 제어부(200는 관망 통합 단계(S40)에서 생성된 관망 배열을, 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)에서 산출된 목적 함수에 따라 최적화된 해의 조합으로 형성되는 관망 배열을 정렬시킨다.
이와 같은 전체 관망의 관로의 해에 대한 최적화 과정이 실행된 후, 제어부(20)는 관망 최적화 회수 비교 단계(S591)를 실행하는데, 관망 최적화 회수 비교 단계(S591)에서 제어부(20)는 관망 배열 정렬 단계(S59) 후에, 사전 설정 해 발생 회수(ns)와 관망 배열 정렬 단계(S591)의 반복 회수(Np)를 비교하여, 사전 설정 해 발생 회수(ns)보다 관망 배열 정렬 단계(S591)의 반복 회수(Np)가 작다면 제어 흐름을 단계 S53으로 복귀시켜 전체 관망에 대한 소정의 최적화 과정을 반복실행하고, 관망 배열 정렬 단계(S59)의 반복 회수(Np)가 사전 설정 해 발생 회수(ns) 이상이라면 제어 흐름을 단계 S50를 종료시키고 최적화된 전체 관망의 해 내지 관망 배열을 출력한다.
상기한 바와 같이, 본 발명에 따른 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 장치 및 이의 제어 방법은, 메타휴리스틱 방식의 최적해 도출 기법을 실행하되 각 절점에서의 수압이 최소 수압 기준을 충족시키는 구속 조건을 부가하여 최적해의 도출 시간을 최소화시키고 정확도를 증대시키는 구조를 이루는 범위에서 다양한 구성이 가능하다.
본 발명은 상수도관망 최적설계 기법을 제시하였으나, 본 발명은 메타휴리스틱 방식을 이용하여 공급원과 수요가가 존재하는 다양한 네트워크의 설계에 적용할 수 있으며, 또한 물류시스템에 적용할 수도 있는 등 다양한 이용이 가능하다.

Claims (11)

  1. 복수 개의 대상 저수지와 연결되는 관망을 구성하는 관로 및 절점의 정보를 입력하고, 수리 및 수질 분석을 통한 기본 해석을 실행하는 입력 기본 해석 단계(S10)와,
    관망의 절점 및 관로에 대한 지배저수지를 확인하여 관망을 복수 개의 하위 관망으로 분할하는 관망 분할 단계(S20)와,
    상기 관망 분할 단계(S20)에서 분할된 하위 관망에 대하여 저장부에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수로 메타휴리스틱 방식으로 해를 도출하여 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이고 하위 관망의 비용을 나타내는 목적 함수를 최소화시키는 상기 분할된 하위 관망의 관로 관경을 산출하는 하위 관망 최적화 단계(S30)와,
    상기 하위 관망 최적화 단계(S30)에서 산출된 상기 분할된 하위 관망을 연결되는 절점을 중심으로 연결하되, 상기 관망의 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이 되도록 상기 관로를 보정하는 관망 통합 단계(S40)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 입력 기본 해석 단계(S10)는:
    입력부를 통하여 관망의 관로 및 절점 정보와 설정 최소 수압을 포함하는 사전 설정 데이터를 입력하여 상기 저장부에 저장하는 관망 정보 입력 단계(S11)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 관망 분할 단계(S20)는:
    상기 입력 기본 해석 단계(S10)에서 실행된 상기 관망의 수리 및 수질 해석 결과에 기초하여 상기 절점 및 상기 관로에 대하여 지배 저수지를 설정하는 지배 저수지 설정 단계(S21)와,
    상기 지배 저수지 설정 단계(S21)에서 설정된 상기 관로를 해당 지배 저수지 별로 정렬하는 지배 저수지 별 관로 정렬 단계(S23)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 하위 관망 최적화 단계(S20)는:
    저장부에 사전 설정 저장된 사전 설정 해 발생 회수 및 설정 최소 수압 및 사전 설정 관로를 이용 준비하고, 상기 하위 관망의 관로가 이루는 비용을 해당 하위 관망에 대한 목적 함수로 설정하는 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)와,
    상기 하위 관망 최적화 준비 단계(S31)에서 설정되는 목적 함수를 이용하여 해당 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하여 목적 함수를 산출하고, 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상인지 여부를 확인하여 상기 목적 함수를 갱신하여 상기 하위 관망에 대한 하나 이상의 하위 관망 배열을 상기 목적 함수 별로 정렬하는 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)와,
    해당 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하여 목적 함수를 새로이 산출하고, 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상인지 여부를 확인하여 상기 목적 함수를 갱신하여, 상기 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)에서 생성된 하위 관망 배열을 상기 목적 함수 별로 상기 사전 설정 해 발생 회수만큼 반복 정렬하는 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)와,
    상기 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)에서 산출된 하위 관망의 관로 정보를 하위 관망 최적화 해로 출력하는 하위 관망 최적화 산출 단계(S37)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)는:
    상기 하위 관망에 대한 하나 이상의 하위 관망 배열을 형성하는 하위 관망 배열 생성 단계(S331)와,
    상기 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하는 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)와,
    상기 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S333)에서 선택된 상기 하위 관망에 대한 목적 함수를 산출하는 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)와,
    상기 하위 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)와,
    상기 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S335)에서 산출된 하위 관망 목적 함수와, 상기 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S337)에서 산출된 하위 관망 절점 압력에 기초하여 상기 하위 관망의 목적 함수를 갱신하는 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)와,
    상기 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S338)에서 산출된 하위 관망 배열을 상기 목적 함수에 따라 배열 정렬시키는 하위 관망 배열 정렬 단계(S339)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 하위 관망 초기해 업데이트 단계(S35)는:
    상기 하위 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하는 하위 관망 업데이트 관로 랜덤 선택 단계(S351)와,
    상기 하위 관망 관로 랜덤 선택 단계(S353)에서 선택된 상기 하위 관망에 대한 목적 함수를 산출하는 하위 관망 업데이트 목적 함수 산출 단계(S353)와,
    상기 하위 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 하위 관망 업데이트 절점 압력 산출 단계(S355)와,
    상기 하위 관망 목적 함수 산출 단계(S353)에서 산출된 하위 관망 목적 함수와, 상기 하위 관망 절점 압력 산출 단계(S355)에서 산출된 하위 관망 절점 압력에 기초하여 상기 하위 관망의 목적 함수를 갱신하는 하위 관망 업데이트 목적 함수 갱신 단계(S357)와,
    상기 하위 관망 초기해 생성 단계(S33)에서 생성된 하위 관망 배열을, 상기 하위 관망 목적 함수 갱신 단계(S357)에서 산출된 상기 목적 함수에 따라 상기 하위 관망 배열을 정렬시키는 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359) 후에, 상기 사전 설정 해 발생 회수와 상기 하위 관망 배열 업데이트 정렬 단계(S359)의 반복 회수를 비교하는 하위 관망 업데이트 회수 비교 단계(S3591)를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 관망 통합 단계(S40)는:
    상기 최적화된 하위 관망을 통합하고 수리 해석하는 전체 관망 통합 수리 해석 단계(S41)와,
    상기 관망의 절점의 수압을 상기 사전 설정 최소 수압과 비교하는 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)와,
    상기 전체 관망 절점 수압 비교 단계(S43)에서 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 지배 저수지 경로를 탐색하고, 비용을 최소화시키는 관로 변경을 이루고 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압 이상이 되도록 상기 관망을 보정하는 관망 보정 단계(S45)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 관망 보정 단계(S45)는:
    상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 지배 저수지 경로를 탐색하는 지배 저수지 경로 탐색 단계(S451)와,
    상기 지배 저수지 경로의 비용을 산출하는 해당 지배 저수지 경로 비용 산출(S452)와,
    상기 지배 저수지 경로의 각 관로의 관경을 상기 사전 설정 관로 중 관경을 증가시키는 관로로 대체하는 경우 비용을 산출하는 각 관로 관경 비용 산출 단계(S453)와,
    상기 지배 저수지 경로의 각 관로의 관경을 상기 사전 설정 관로 중 관경을 증가시키는 관로로 대체하는 경우 증가되는 추가 비용을 산출하는 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S454)와,
    상기 각 관로 관경 추가 비용 산출 단계(S453)에서 산출된 최저 추가 비용 관로 순으로 관경을 증가시키고 상기 관망의 절점의 수압을 체크하는 최저 추가 비용 관로 순 관경 증가 및 수압 체크 단계(S455)와,
    상기 최저 추가 비용 관로 순 관경 증가 및 수압 체크 단계(S455)에서 체크된 체크 수압이 상기 사전 설정 최소 수압 이상 여부를 판단 확인하는 체크 수압 비교 판단 단계(S456)과,
    상기 체크 수압 비교 판단 단계(S456) 후, 상기 관망의 절점의 수압이 상기 사전 설정 최소 수압보다 작은 경우 해당 절점부터 해당 지배 저수지까지의 관망 보정이 완료되었는지 여부를 확인 판단하는 보정 완료 판단 단계(S457)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 관망 통합 단계(S40) 후, 상기 관망에 대하여 저장부에 사전설정된 사전 설정 해 발생 회수로 메타휴리스틱 방식으로 해를 도출하여 상기 절점에서의 수압이 상기 저장부에 사전 설정 저장된 설정 최소 수압 이상이고 상기 관망의 비용을 나타내는 목적 함수를 최소화시키는 상기 관망의 관로 관경을 산출하는 관망 최적화 단계(S50)를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 관망 최적화 단계(S50)는:
    상기 관망 통합 단계(S40)의 관망 보정 단계에서 산출된 상기 관망에 대한 관로에 대한 목적 함수를 산출하는 보정 관망 목적 함수 산출 단계(S51)와,
    상기 관망에 대한 관로를 상기 사전 설정 관로 중 임의 선택하는 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)와,
    상기 관망 관로 랜덤 선택 단계(S53)에서 선택된 상기 관망에 대한 목적 함수를 산출하는 관망 목적 함수 산출 단계(S55)와,
    상기 관망의 절점에 대한 절점 압력을 산출하는 관망 절점 압력 체크 단계(S56)와,
    상기 관망 목적 함수 산출 단계(S55)에서 산출된 관망 목적 함수와, 상기 관망 절점 압력 체크 단계(S56)에서 산출된 관망 절점 압력에 기초하여 상기 관망의 목적 함수를 갱신하는 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)와,
    상기 관망 통합 단계(S40)에서 생성된 관망 배열을, 상기 관망 목적 함수 갱신 단계(S57)에서 산출된 상기 목적 함수에 따라 상기 관망 배열을 정렬시키는 관망 배열 정렬 단계(S59)를 포함하는 것을 특징으로 하는 메타휴리스틱 수원 추적 기반 관망 설계 방법.
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