华全水泵厂将优化计算所需的参数矩阵(包括需水节点、标准管径、初始轮灌组划分的数据矩阵化)保存为MATLAB计算所需的‘m’文件，然后导入MATLAB中。

遗传算法中染色体编码的方法具体如下:

1、轮灌组划分段基因各个基因座上的取值范围为各个需水节点编号，节点编号方式:十位上的数字代表节点所在灌溉小区(同一个灌溉小区内的节点共用同一条供水管线)，个位上的数字代表节点编号(根据水泵与水源的距离从小到大进行编码)。例如轮灌组划分方式1中表述轮灌组划分方式的基因就可以表示为:[12141501113021220232402526031320334204134]。

2、管径段编码各个基因座上的取值则根据可取管道而定。管径的初始编码则随机生成。在初始种群生成:设置种群大小为200。在水泵型号已定的情况下以管网投资 小为优化的目标函数进行优化计算。将水源高程由肯富来管道泵扬程及水源点高程相加后得到。

优化计算中约束条件很多，本文对约束条件采用惩罚数法进行处理，以公式对约束条件进行处理。为了避免管道中流速过小而使水中悬浮物在管内沉积，同时避免管网内出现水锤现象，将各个管段的允许流速限制为0.5-1.5m/s。各个需水节点进水口水头应该大于该节点所需的水头值。

遗传算子的设计包括:选择、交叉以及变异。

选择算子设计，华全水泵厂本次优化设计采用的选择方法为锦标赛选择法，随机从种群中选择一定数量的个体进行适应值的比较，将其中 优个体选择到子代。

交叉算子设计。针对本次优化计算中个体的染色体结构，本文对交叉方式进行了一定修改。就管径组合段整数编码段编码本次管网优化选择的方法是传统的单点交叉法(one-pointcrossover)。

针对轮灌组划分段整数编码，由于其特殊的编码方式，如果使用传统的交叉算法进行交叉操作，则极可能产生不可行解。所以本文选择个体基因链上的一对基因进行换位。但这种换位并不是随机的，必须对换位的基因进行一定的限制，即对换的两个取水口必须具有相近的需水流量，因为随机对换基因可能会导致一个轮灌组所需流量超过水源的供水能力，而导致划分的轮灌组不可行的情况。同时对两个基因段选择不同的交叉概率，轮灌组段‘交叉’概率选择为0.01，管径组合段选择‘交叉’概率为0.9。

变异算子设计:就轮灌组划分整数编码段，本文将不进行变异操作;就华全水泵管径组合段整数编码段，每个基因座变异范围限定为所有可选标准管径对应的整数编码。变异概率为0.01。

遗传算法依据问题的不同而确定不同的终止条件:设定遗传代数为240代。优化计算过程如图所示。图中a,b,c,d分别表示四种轮灌组划分方式的优化计算过程。由图可见，四幅图种群遗传至1-50代后，种群的平均目标函数值基本趋于稳定。一直到240代，平均目标函数没有较大幅度的变化，可以认为计算达到一个较优解。

图1：优化计算过程

优化结果分析：相比于初始的轮灌组划分，1-4中的华全管道泵机组的取水口在优化计算之后发生了不同程度的变化，这说明本文专门为个体染色体中轮灌组分组段基因而特别设置的‘交叉算子’在遗传算法寻优的过程中已经对个体染色体发挥了作用，在遗传算法寻优过程中初步实现轮灌组划分以及管径的同步优化。但从上表还无法看出优化计算的效果如何。

将优化方案与原设计方案进行对比发现，其中方案1和4尽管经过优化计算，其投资额度有不同程度的增加，增加的比例分别为1.2%和7.4%。而方案2和方案3经过优化计算后，管材投资额度都有一定的降低，比例分别为9.1%和2.3%。这说明这种优化计算相对于仅凭借设计经验的设计方式在降低管材投资时有不错的效果。

不同的初始轮灌组方案1}4经过优化计算后管材投资有增有减，这说明不同轮灌组取水口数量划分形式的不同对管材投资有着直接影响，华全水泵组划分方式的选择直接影响管材投资的大小。

经过优化计算后方案2和3的投资额相对于原设计方案有了不同程度的降低。投资降低的比例为9.1070，这说明相对于方案3，方案2是更优的划分方式。

方案2与原设计方案同属于一种类型，即取水口数量为{3,3,2,2,2,2,2,1}，但是本论文采用的遗传算法寻优方案得到了比人工划分方案更好的方案，这说明这种算法相对于人工设计更可能找到 优的设计方案。

以管网投资 小为目标函数对单水源自流条件下管网进行了优化布置，针对个体染色体结构特性设计了变异算子并得到管网优化布置结果及其对应的管径组合。优化得到的管网布置方案在与原设计方案对比后投资额度降低了_5.7070，表明华全水泵厂所述方法针对于单水源自流条件下管网优化布置具有优化效果，能够得到优化的管网布置方案。但该方法仅仅适用于单水源自流条件下的管网，对于既有自流灌溉又有机压灌溉的复杂管网布置时，不仅需要考虑管材造价，还需要考虑管网运行的年费用 小，所以该方法并不适用，具有一定局限性。

对轮灌条件下的灌溉管网进行了优化计算，管材投资降低了9.1070，并得到优化的轮灌组划分方案以及对应的管径组合方案。证明本文设计的‘交叉算子’在遗传算法寻优时能够起到作用，通过设置适当的适应度函数，同时结合选择算子和变异算子能够实现轮灌组划分以及各个管段管径的同步优化。但该方法需要大量的基础数据处理，这增加了优化计算所需的时间，也就降低了设计工作的效率，假如华全管道泵管网布置情况复杂，数据处理将更加耗费时间，这也可能导致这种方法丧失了可行性。另外，轮灌组还应考虑农业生产的用水习惯以及实施时候的便捷性，但本文的优化计算的结果有一定随机性，当灌区较大时直接优化结果中可能会产生同一个轮灌组中取水口距离较远的情况，这可能不便于农业生产。所以本方法对于较大的灌区可能并不适用。

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