An improved simulation-based iterated local search metaheuristic for gravity fed water distribution network design optimization - Martinho, Willian Carlos Souza (2020)
O problema de otimização do projeto de redes de distribuição de água (WDND, do inglês water distribution network design) alimentadas por gravidade consiste em determinar os diâmetros dos tubos de uma rede de água de forma que as restrições hidráulicas sejam satisfeitas e o custo total seja minimizado. Tradicionalmente, essas decisões de design são feitas com base na experiência de especialistas. Quando as redes aumentam de tamanho, no entanto, as regras práticas raramente levam a decisões quase ideais. Nos últimos trinta anos, um grande número de técnicas foram desenvolvidas para resolver o problema de projetar de forma otimizada uma rede de distribuição de água. Este trabalho aborda o problema NP-difícil de otimização do projeto de redes de distribuição de água em um cenário multiperíodo no qual ocorrem padrões de demanda variáveis no tempo. É proposta uma nova metaheurística de busca local iterada (ILS, do inglês iterated local search) baseada em simulação aprimorada que explora ainda mais a estrutura do problema na tentativa de obter soluções de alta qualidade. Mais especificamente, quatro novidades são propostas: (a) uma estratégia de busca local para dimensionar de forma inteligente tubos nos caminhos mais curtos entre os reservatórios e os nós com maiores demandas; (b) uma técnica para acelerar a convergência com base em um esquema de redução agressiva do diâmetro do tubo; (c) um novo mecanismo de perturbação concentrada que permite escapar de soluções ótimas locais muito restritas; e (d) um conjunto de soluções para alcançar um bom compromisso entre intensificação e diversificação. Experimentos computacionais mostram que a abordagem é capaz de melhorar uma metaheurística estado da arte para a maioria dos testes realizados. Além disso, converge muito mais rápido para soluções de baixo custo e demonstra um desempenho mais robusto na medida em que obtém menores desvios das melhores soluções encontradas.