- Tytuł:
-
Multi-objective optimization of in-situ bioremediation of groundwater using a hybrid metaheuristic technique based on differential evolution, genetic algorithms and simulated annealing
Wielozadaniowa optymalizacja bioremediacji wód gruntowych in situ z zastosowaniem hybrydowej techniki metaheurystycznej opartej na zróżnicowanej ewolucji, algorytmach genetycznych i symulowanym wyżarzaniu - Autorzy:
-
Kumar, D.
Ch, S.
Mathur, S.
Adamowski, J. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/292714.pdf
- Data publikacji:
- 2015
- Wydawca:
- Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
- Tematy:
-
differential evolution
fuzzy logic
genetic algorithm
groundwater
hybrid algorithm
in situ bioremediation
simulated annealing
support vector machine (SVM)
bioremediacja in situ
algorytm hybrydowy
algorytm genetyczny
logika rozmyta
maszyna wektorów nośnych SVM
wyżarzanie symulowane
wody gruntowe
zróżnicowana ewolucja - Opis:
-
Groundwater contamination due to leakage of gasoline is one of the several causes which affect the
groundwater environment by polluting it. In the past few years, In-situ bioremediation has attracted researchers
because of its ability to remediate the contaminant at its site with low cost of remediation. This paper proposed
the use of a new hybrid algorithm to optimize a multi-objective function which includes the cost of remediation
as the first objective and residual contaminant at the end of the remediation period as the second objective. The
hybrid algorithm was formed by combining the methods of Differential Evolution, Genetic Algorithms and Simulated
Annealing. Support Vector Machines (SVM) was used as a virtual simulator for biodegradation of contaminants
in the groundwater flow. The results obtained from the hybrid algorithm were compared with Differential
Evolution (DE), Non Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA II) and Simulated Annealing (SA). It
was found that the proposed hybrid algorithm was capable of providing the best solution. Fuzzy logic was used
to find the best compromising solution and finally a pumping rate strategy for groundwater remediation was presented
for the best compromising solution. The results show that the cost incurred for the best compromising
solution is intermediate between the highest and lowest cost incurred for other non-dominated solutions.
Zanieczyszczenie wód gruntowych wyciekami benzyny jest jedną z kilku przyczyn wpływających na środowisko wód podziemnych. W ostatnich latach bioremediacja in situ przyciągała uwagę badaczy z powodu jej zdolności do usuwania zanieczyszczeń w ich siedlisku i niskich kosztów procesu. Przedstawiona praca proponuje użycie nowego algorytmu hybrydowego do optymalizacji wielozadaniowej funkcji, która obejmuje koszty remediacji jako pierwsze zadanie i resztową zawartość zanieczyszczeń po zakończeniu procesu jako drugie z zadań. Algorytm hybrydowy powstał z połączenia metod różnicowej ewolucji, algorytmu genetycznego i symulowanego wyżarzania. Maszyna wektorów nośnych (SVM) została użyta jako wirtualny symulator biologicznej degradacji zanieczyszczeń w wodach gruntowych. Wyniki uzyskane z algorytmy hybrydowego porównano z wynikami zróżnicowanej ewolucji (DE), algorytmu genetycznego (NSGA II) i symulowanego wyżarzania (SA). Stwierdzono, że proponowany algorytm był w stanie zapewnić najlepsze rozwiązanie. Użyto metody z zakresu logiki rozmytej dla znalezienia najlepszego rozwiązania kompromisowego i na końcu przedstawiono dla tego rozwiązania strategię szybkości pompowania celem remediacji wód gruntowych. Wyniki pokazały, że koszty ponoszone na rozwiązanie kompromisowe są pośrednie między najwyższymi i najniższymi kosztami innych rozwiązań. - Źródło:
-
Journal of Water and Land Development; 2015, 27; 29-40
1429-7426
2083-4535 - Pojawia się w:
- Journal of Water and Land Development
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł