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grass swale sitesubbasin

5.4 模式求解

( , ) ( , )

( )

i

i i

a i

r X j R X j N X

=

N X

(5.3-2)

表 5.3-4 各子集水區 BMPs 設置個數 Subbasin No. of BMPs, N(X

i

)

i Wet detention pond Grass swale Infiltration trench

1 10 311 279

2 4 133 23

3 5 265 56

4 - 323 46

5 - 161 5

6 6 175 35

7 6 700 44

8 - 235 9

9 2 409 45

10 1 131 19

11 - 15 2

12 - - -

13 1 73 4

14 15 708 292

15 - 318 65

16 13 395 206

17 8 606 107

18 19 563 120

19 17 517 43

20 - 30 -

21 - 63 2

22 - 97 4

Total 108 6,228 1,405

註:’ - ‘ 表該子集區設置個數為 0

5.4 模式求解

如前所述,本研究所建立之最佳化模式為一非線性之模式,其決策變數為

X i

,其中

X

i

{ P S T N , , , }

,i = 1,2,…, 22,即整個集水區共劃分為 22 個子集水區,

故本模式之解空間(solution space) = 422 = 2 ×1013,其範圍相當大,故本研究採用 啟發式演算法(heuristic algorithms)中的遺傳演算法(Genetic Algorithms, GAs)做為 求解之工具。

本研究採用麻省理工學院機械工程學系所開發的 GAlib 軟體(Wall, 1996),

GAlib 為一 C++撰寫之程式,利用物件導向(Object-Oriented Programming, OOP) 之概念設計而成,本研究可透過編修其元件加以有效求解。

5.4.1 求解演算流程

本研究使用遺傳演算法求解最佳化模式,模擬部份:集水區模式(BASINS) 與水庫水質模式(W2),演算流程如圖

5.4-1

所示。演算之目的為求得整個集水區 BMPs 之最佳配置,各集水區之 BMPs 即為本最佳化模式之決策變數。首先利用 GAlib 產生染色體,染色體之基因即為各集水區所採用之 BMPs,再將染色體轉 換成 BASINS 之 BMPs 模組輸入資料;接著進行集水區(BASINS model)與水庫 (W2 model)之連續模擬,模擬結果首先需滿足水質限制條件,如未能滿足上述條 件,則重新產生新的一組染色體;如滿足上述條件,則記錄該組染色體資料。最 後,演算可得滿足水質限制條件且成本為最小之各集水區 BMPS 配置方案,此 方案即為集水區 BMPs 最佳配置策略。

利用遺傳演算法求解本研究優選模式之流程可繪如圖

5.4-2

所示,圖中之工 作流程包括進行染色體編碼、產生初始世代、計算目標函數、檢查是否達到最大 世代數、產生下一世代以及演算終止等步驟,而在產生下一世代之步驟中又包含 計算適合度、進行複製繁殖、進行交配繁殖以及進行突變繁殖等子步驟。茲將各 步驟之內容說明如后。

5.4-1 演算流程圖

5.4-2 遺傳演算法演算流程圖

(1) 進行染色體編碼

本研究將本優選模式之 22 個子集水區採用 BMPs 種類,即決策變數視為染 色體的 22 個基因,並選用 GAlib 中之整數對偶(integer allele)基因方式進行編碼,

即編碼之可能產生基因(決策變數,X

i

)為下列 4 種可能,

X

i

{ P S T N , , , }

,i = 1,2,…, 22。

(2) 產生初始世代

本研究以隨機方式產生 200 條染色體作為初始世代,每一條染色體代表一 個可行解(feasible solution)。

(3) 計算目標函數

本研究將 200 條染色體所代表之決策變數代入目標函數式以計算各染色 (1)進行染色體編碼

(2)產生初始世代

(3)計算目標函數

(4)是否達到最大 世代數

(6)演算終止 是

否 (5)產生下一世代

a.計算適合度 b.進行複製繁殖 c.進行交配繁殖 d.進行突變繁殖

體之目標函數。

適合度之計算包括目標函數值(objective function)及懲罰函數(penality function),目標函數值即公式 5.1-1所提之 T,懲罰函數則為各限制式如發 生 未 滿 足 之 情 況 , 則 乘 上 懲 罰 因 子 (penality factor) ,

P = ×

j

1 10

9 即為輪盤法(RouletteWheel method)之概念。

b. 進行複製繁殖

本研究選取每世代中適合度最大的染色體,將其複製繁殖到下一世 代,即為菁英策略(elitism)。

c. 進行交配繁殖

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