Su dağıtım şebekelerinin metasezgisel yöntemlerle optimizasyonu
Optimization of water distribution networks using metaheuristic methods
Yazar: VELİ BATMAZ
Danışman: DOÇ. DR. NECATİ KAYAALP
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Hidrolik ve Su Kaynakları Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Tasarım optimizasyonu = Design optimization

Özet:
Nüfusun hızla arttığı ve mevcut su kaynaklarının çeşitli sebeplerle zarar gördüğü dünyamızda, suya olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Bu yüksek lisans tez çalışmasında, hayati bir öneme sahip olan suyun tüketiciye ulaştırma maliyetini düşürmek için su dağıtım şebekeleri metasezgisel optimizasyon yöntemleri ile optimize edildi. Şebekede basınç, hız, debi vb. sınırlayıcıların olması tasarımı oldukça zorlaştırmaktadır. Bu yüzden Marios Kyriakou ve Demetrios Eliades tarafından geliştirilmiş Epanet-MATLAB araç seti yardımıyla Epanet ortamında kolay bir şekilde tasarlanan şebeke verileri MATLAB programlama dilinde metasezgisel algoritmaların içerisine yerleştirilerek optimizasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Optimizasyon işleminde genetik algoritma (GA), yapay arı koloni (ABC), parçacık sürü optimizasyon (PSO), karınca koloni optimizasyon (ACO), armoni arama (HS), diferansiyel evrim (DE), biyo-coğrafya esaslı optimizasyon (BBO), tavlama benzetimi (SA) ve istilacı ot optimizasyon (IWO) algoritmaları kullanılmıştır. Daha önce su dağıtım şebeke optimizasyonunda kullanımlarına rastlanmayan biyo-coğrafya esaslı optimizasyon (BBO), istilacı ot optimizasyon (IWO) algoritmaları ile şebeke optimizasyonunda çok az kullanılmış yapay arı koloni (ABC) algoritmasının sonuçları yaygın bir şekilde kullanılan diğer algoritma sonuçları ile karşılaştırılmıştır. 
Sunulan optimizasyon yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması için daha önceki çalışmalarda kullanılan Alperovits ve Shamir ile Hanoi şehir şebekeleri aynı sınırlayıcılar altında optimize edilmiştir. Optimizasyon işlemi sonucunda Alperovits ve Shamir şebekesi için literatürdeki en düşük maliyet olan 419 000 birim maliyete birçok araştırmadan daha az değerlendirme sayısıyla ulaşılmıştır. Benzer şekilde Hanoi şehir şebekesi için 6.081x106 $ ile birçok araştırmadan daha düşük bir maliyete daha az değerlendirme sayısıyla ulaşılmıştır. İlk defa kullanılan Biyo-coğrafya esaslı optimizasyon (BBO), istilacı ot optimizasyon (IWO) ve çok az kullanılmış yapay arı koloni (ABC) algoritmalarının kullanımları yaygın olan birçok algoritmadan daha başarılı performans sergiledikleri tespit edilmiştir. Bu tez çalışmasıyla şebeke optimizasyonunda Epanet-MATLAB araç seti başarılı bir şekilde kullanılarak güvenirliği kanıtlanmıştır. Optimizasyon yöntemlerinin farklı şebekelerde aynı kontrol parametreleri ile aynı derecede başarılı sonuçlar vermediği tespit edilmiştir. Bu yüzden algoritma kontrol parametrelerinin problem yapısına göre değişkenlik gösterebileceği sonucuna varılmıştır.

Anahtar kelimeler: Epanet -MATLAB araç seti, metasezgisel optimizasyon algoritmaları, su dağıtım şebekelerinin optimizasyonu, istilacı ot optimizasyon, biyo-coğrafya esaslı optimizasyon

Abstract:
In our world, where the population is increasing rapidly and the existing water resources are damaged for various reasons, the need for water is gradually increasing. In this master thesis study, water distribution networks are optimized using metaheuristic optimization methods to reduce the cost of delivering water to consumers, which is of vital importance. The presence of constraints such as pressure, speed and flow in the network makes the optimization process quite complex. However, the Epanet-MATLAB toolkit developed by Marios Kyriakou and Demetrios Eliades enables an interactive bilateral data transfer between Epanet environment and MATLAB programming language, which makes the network optimization to be done in a relatively easier way. In the scope of this thesis, the following optimization processes were used to minimize the costs of two benchmark water distribution networks; genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), ant colony optimization (ACO), harmony search (HS), differential evolution (DE), annealing simulation (SA), artificial bee colony (ABC), bio-geography based optimization (BBO), and invasive weed optimization (IWO). While the ABC algorithm was used in a few studies before, the last two optimization algorithms, namely, BBO and IWO, are used for the first time in this thesis study for the optimization of water distribution networks. For this reason, the results of the bio-geography-based optimization (BBO), invasive weed optimization (IWO), and the artificial bee colony (ABC) algorithms are mainly compared with the results of the other commonly used optimization algorithms in this thesis study. 
The benchmark networks Alperovits and Shamir, and Hanoi city networks were optimized under the same constraints to compare the performances of the optimization methods used. When compared to several previous studies, the previously reported lowest 419 000-unit cost for the Alperovits and Shamir network in the literature was achieved with lower numbers of evaluations using BBO and IWO algorithms in this study. Similarly, for the Hanoi city grid, a lower cost of $6.081x106 was achieved with lower numbers of evaluations with BBO and IWO algorithms used in this study when compared to some of the previous studies. It is concluded that bio-geography based optimization (BBO), invasive weed optimization (IWO), and artificial bee colony (ABC) optimization algorithms can perform better results than many algorithms that are widely used. Also, the Epanet-MATLAB toolkit was successfully used in the network optimization. Nevertheless, it was determined that the optimization methods could not give equally successful results without changing the control parameters in different networks. Therefore, it is concluded that the algorithm control parameters should be adjusted to the given specific problem.

Keywords: Epanet-MATLAB toolkit, metaheuristic optimization algorithms, optimization of water distribution networks, invasive weed optimization, bio-geographical based optimization