T. 16 S. 02 (2026): Tạp chí Vật liệu và Xây dựng
##common.pageHeaderLogo.altText##
Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Bộ Xây dựng

ISSN:

Website: www.jomc.vn

Tối ưu kích thước tiết diện cống của hệ thống thoát nước đô thị sử dụng MOEA/D-EpDE

Cao Trường Sơn , Lê Chí Công , Trương Việt Hùng , Nguyễn Ngọc Thắng

Từ khóa:

Tối ưu
Hệ thống thoát nước đô thị
Ngập lụt đô thị
Tiến hóa vi phân
SWMM

Tóm tắt

Tốc độ đô thị hóa ngày càng tăng đang gây áp lực lớn lên các hệ thống thoát nước đô thị cũ kỹ và xuống cấp. Do đó, nhu cầu sửa chữa, nâng cấp hoặc xây dựng mới hạ tầng thoát nước trở nên cấp thiết - một thách thức mà nhiều thành phố trên thế giới đang đối mặt. Bài báo này đề xuất một phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu để lựa chọn phương án kích thước tiết diện cống cho hệ thống thoát nước đô thị. Trong phương pháp đề xuất, hai mục tiêu chính: tổng chi phí xây dựng và tổng thể tích ngập được cực tiểu hóa đồng thời, thông qua việc lựa chọn đường kính cống từ một tập rời rạc định trước, với các ràng buộc về tỷ lệ đường kính và vận tốc dòng chảy. Hiệu suất thủy lực của hệ thống được mô hình hóa bằng chương trình mô hình quản lý nước mưa một chiều (Storm Water Management Model, SWMM). Bài toán tối ưu được giải bằng thuật toán MOEA/D-EpDE. Hiệu quả của phương pháp được minh họa qua nghiên cứu trường hợp hệ thống thoát nước đô thị tại thành phố Chuncheon, tỉnh Gangwon, Hàn Quốc. Kết quả cho thấy MOEA/D-EpDE vượt trội so với nhiều thuật toán tối ưu đa mục tiêu khác về các chỉ số hội tụ, đa dạng và chất lượng tập Pareto, đồng thời là công cụ hữu ích cho quản lý hạ tầng đô thị.

Điều hướng Người dùng

PDF

Cách trích dẫn

Cao Trường Sơn, Lê Chí Công, Trương Việt Hùng, & Nguyễn Ngọc Thắng. (2026). Tối ưu kích thước tiết diện cống của hệ thống thoát nước đô thị sử dụng MOEA/D-EpDE. Tạp Chí Vật liệu Và Xây dựng - Bộ Xây dựng, 16(02). https://doi.org/10.54772/jomc.02.2026.1228

Tài liệu tham khảo

  1. H. Xu, C. Ma, K. Xu, J. Lian, Y. Long, Staged optimization of urban drainage systems considering climate change and hydrological model uncertainty, Journal of Hydrology 587, 124959 (2020).
  2. J. Lu, J. Liu, Y. Yu, C. Liu, X. Su, Network Structure Optimization Method for Urban Drainage Systems Considering Pipeline Redundancies, International Journal of Disaster Risk Science 13, 793–809 (2022).
  3. D. Fiorillo. F.D. Paola, G. Ascione, M. Giugni, Drainage Systems Optimization Under Climate Change Scenarios, Water Resources Management 37, 2465–2482 (2023).
  4. X. Li, J. Hou, J. Chai, Y. Du, H. Han, S. Yang, X. Gao, X. Yang, An Online Data-Driven Evolutionary Algorithm–Based Optimal Design of Urban Stormwater-Drainage Systems, Journal of Irrigation and Drainage Engineering 11(11), 04022041 (2022).
  5. T.S. Cao, V.H. Truong, N.T. Nguyen, An efficient optimization framework for Urban drainage system design, Proceedings of XXVII International Scientific Conference on Advance in Civil Engineering “Construction the Formation of Living Environment” (FORM-2024). E3S Web Conf. 533, 05001 (2024).
  6. V.H. Truong, T.S. Cao, S. Tangaramvong, A robust machine learning-based framework for handling time-consuming constraints for bi-objective optimization of nonlinear steel structures, Structures 62, 106226 (2024).
  7. T.S. Cao, T.T.T. Nguyen, V.S. Nguyen, V.H. Truong, H.H. Nguyen, Performance of Six Metaheuristic Algorithms for Multi-Objective Optimization of Nonlinear Inelastic Steel Trusses, Buildings 13(4), 868 (2023).
  8. P. Zadeh, M. Mohagheghi, An efficient Bi-level hybrid multi-objective reliability-based design optimization of composite structures, Composite structures 296, 115862 (2022).
  9. V.H. Truong, T.T.T. Nguyen, H.T. Thai, S. Tangaramvong, Machine learning-based method using adaptive differential evolution for optimizing nonlinear steel frames, Structural and Multidisciplinary Optimization 68(11), 229 (2025).
  10. V.H. Truong, S. Tangaramvong, H.A. Pham, M.C. Nguyen, R. Su, An efficient archive-based parameter-free multi-objective Rao-DE algorithm for bi-objective optimization of truss structures, Computers & Structures 308, 107647 (2025).
  11. S. Hesarkazzazi, M. Hajibabaei, A.E. Bakhshipour, U. Dittmer, A. Haghighi, R. Sitzenfrei, Generation of optimal (de)centralized layouts for urban drainage systems: A graph-theory-based combinatorial multi-objective optimization framework, Sustainable Cities and Society. 81, 103827 (2022).
  12. B. Azari, M. Tabesh, Urban storm water drainage system optimization using a sustainability index and LID/BMPs, Sustainable Cities and Society 76, 103500 (2022).
  13. H. Tansar, H. Duan, O. Mark, A multi-objective decision-making framework for implementing green-grey infrastructures to enhance urban drainage system resilience, Journal of Hydrology 620, 129381 (2023).
  14. O. Seyedashraf, A. Bottacin-Busolin, J. Harou, Many-objective optimization of sustainable drainage systems in urban areas with different surface slopes, Water Resource Management 35(8), 2449-2464 (2021).
  15. Y. Wu, S. Zheng, J. Wang, Q. Liu, An integrated decision-making framework based on many-objective brain storming optimization for urban drainage system design, IEEE Access 10, 93502-93512 (2022).
  16. D. Wolpert, W. Macready, No Free Lunch Theorems for Optimization, IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1(1), 67-82 (1997).
  17. A. Pathirana, SWMM5 Python 5.2.1. https://pypi.org/project/SWMM5/#description, access: 30/01/2025.
  18. T.S. Cao, H.A. Pham, V.H. Truong, An efficient algorithm for multi-objective structural optimization problems using an improved pbest-based differential evolution algorithm, Advances in Engineering Software 197, 103752 (2024).
  19. Q. Zhang, W. Liu, H. Li, The performance of a new version of MOEA/D on CEC09 unconstrained MOP test instances, 2009 IEEE Congress on Evolutionary Computation, Trondheim, Norway, 203-208 (2009).
  20. V.H. Truong, H.M. Hung, P.H. Anh, T.D. Hoc, Optimization of steel moment frames with panel-zone design using an adaptive differential evolution, Journal of Science and Technology in Civil Engineering (JSTCE) – HUCE 14(2), 65-75 (2020).
  21. Q.A. Vu, T.S. Cao, H.H. Nguyen, V.H. Truong, M.H. Ha, An efficient differential evolution-based method for optimization of steel frame structures using direct analysis, Structures 51, 67-78 (2023).
  22. V.H. Truong, S. Tangaramvong, G. Papazafeiropoulos, An efficient LightGBM-based differential evolution method for nonlinear inelastic truss optimization, Expert Systems with Applications 237(Part B), 121530 (2024).
  23. H. Lee, W. Woo, Y.S. Park, A User-Friendly Software Package to Develop Storm Water Management Model (SWMM) Inputs and Suggest Low Impact Development Scenarios, Water 12(9), 2344 (2020).
  24. Park Y.S. http://npslab.kongju.ac.kr/, access: 15/01/2025.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả