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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于遗传算法框架的工业用水网络优化设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119760929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411815853.0，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于遗传算法框架的工业用水网络优化设计方法是由吴凯设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法框架的工业用水网络优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于遗传算法框架的工业用水网络优化设计方法，包括如下步骤：S1提取用水单元和管线设备投资费用数据；S2采用通用超结构建立工业用水网络优化设计的混合整数非线性规划模型，分析数学模型中非线性复杂度并辨识关键变量；S3使用工业用水网络优化设计的遗传算法框架；S4对工业用水网络优化设计的混合整数非线性规划模型进行优化求解，获取最优解和设计方案，记录优化求解时间和最小化年度总费用。本发明方法通过辨识数学模型的杂质浓度变量，开发高效的遗传算法框架，提升了工业用水网络设计的优化求解效率。

本发明授权一种基于遗传算法框架的工业用水网络优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法框架的工业用水网络优化设计方法，具体包括以下步骤： S1：提取用水单元和管线设备投资费用的相关数据，包括新鲜水单价、年操作时间、设备投资折旧因子、用水单元的杂质含量、用水单元入口处杂质浓度上限，用水单元出口处杂质浓度上限和环境排放污水的浓度上限； S2：采用通用超结构建立工业用水网络优化设计的数学模型，此数学模型是混合整数非线性规划模型MINLP，包括公式1-10； 以最小化年度总费用TAC1为MINLP的目标函数： 其中，fw代表新鲜水用量，单位为th；fwu、fwd、fuuu,v、fuuu,u分别代表新鲜水到用水单元的流量、新鲜水到环境排放点的流量、用水单元之间的流量、用水单元到环境排放点的水流量，单位均为th；zfwu、zfwd、zfuuu,v、zfuuu,u分别代表判断新鲜水到用水单元的流量是否存在的二元整形变量、判断新鲜水到环境排放点的流量是否存在的二元整形变量、判断用水单元之间的流量是否存在的二元整形变量、判断用水单元到环境排放点的水流量是否存在的二元整形变量；和分别代表每年操作时间和新鲜水单价，单位分别为h和$t；是设备投资折旧因子，无单位；US代表用水单元数的集合；为单位长度管线的固定安装费用，单位为$m；为单位长度管线的购置费用，单位为$m；为新鲜水到用水单元的距离，为新鲜水到环境排放点的距离，为用水单元之间的距离，为用水单元到环境排放点的距离，单位均为m； 新鲜水流量平衡约束方程： 用水单元入口处流量平衡约束方程： 其中，fuu表示进入用水单元u的水流量，单位为th； 用水单元出口处流量平衡约束方程： 用水单元入口处杂质浓度平衡约束方程： 其中，coutv代表用水单元出口处杂质浓度变量，表示用水单元入口处杂质浓度最大值，单位都为ppm； 用水单元杂质脱除过程的质量平衡方程： 其中，表示用水单元的杂质负荷，单位为kgh； 环境排放点的杂质约束方程： 其中，为环境排放污水的最大杂质浓度，单位为ppm； 各单元之间水流量逻辑约束方程分别为： S3：将出口杂质浓度作为遗传算法优化过程中的染色体，将求解所得年度总费用作为个体适应度的判断依据，年度总费用越小，个体适应度越高； 设定出口杂质浓度的上下界，规定遗传算法优化过程的种群大小，在种群范围内先随机生成一组出口杂质浓度作为父代染色体，将父代染色体输入到约束模型中，所述约束模型采用混合整数线性规划模型MILP，所述MILP包括方程2-4、方程8-10和方程11-14；再对约束模型进行优化求解得到年度总费用，将求解得到的年度总费用返回到遗传算法中； 对父代染色体进行交叉变异得到子代染色体，将父代染色体中不同用水单元出口杂质浓度进行随机组合即为交叉，在该交叉过程中以父代染色体对应的出口杂质浓度为基础生成扰动，得到父代染色体附近的解即为变异； 再将子代染色体输入约束模型中，求得年度总费用，选取子代染色体中适应度大于预设值的染色体作为父代再次进行交叉变异得到子代染色体，再将将子代染色体输入约束模型，如此重复直至求得当前条件下最小年度总费用； 以最小化年度总费用TAC2为MILP模型的目标函数： 用水单元入口处杂质浓度平衡约束方程： 用水单元杂质脱除过程的质量平衡方程： 环境排污处杂质浓度的约束方程： S4：记录最小年度总费用对应的出口杂质浓度各单元水流量和求解时间，即获得全局最优网络设计方案。

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