应用遗传演算法於多目标区域性水资源规划模式

應用遺傳演算法於多目標區域性水資源規劃模式之發展摘要本研究首先結合多目標遺傳演算法與限制型微分動態規劃理論發展一新的多目標演算法，並進而以此演算法開發一水資源多目標規劃模式，此規劃模式之目標函數包含建水庫之固定成本與營運之操作成本，固定成本為庫容大小之函數而操作成本則以常用之缺水指標(ShortageIndex)代表。此兩種成本原本互相競爭，在本研究中並未以權重係數將其結合成單一目標函數，而以新發展的多目標演算法計算其完整的非劣勢解集合。此多目標規劃問題之決策變數包括各水庫庫容及對應之放水操作策略。在新發展之多目標演算法中，各水庫庫容乃以二進位編碼之染色體表示，每一染色體代表一組可能的水庫群容量方案，而其對應的最佳操作策略則以限制型微分動態規劃求解，如此各方案之固定成本及操作成本即可求得，再透過遺傳演算法的演算機制則可計算出所有非劣解集合。本研究為驗證此水資源多目標規劃模式之適用性，選定一個具有三個水庫系統之案例驗證本模式，根據本案例結果顯示，在可容許的計算資源下，本模式確能求得完整的非劣勢解，並且顯示固定成本與操作成本(缺水指標)確有明確的競爭關係，同時若規劃期距較短，水庫大小與缺水指標競爭情形受水文狀況影響甚大。綜合言之，本模式能提供水資源開發規劃時完整的投資成本與未來營運成本間完整的競爭關係，可為提高水資源規劃效益之良好輔助工具。I