5.1 結 論
1. 動態維度搜尋法可避免許多最佳化演算法本身仍有控制參數需要率定的問 題，例如：模擬退火法的起始溫度、溫度遞減因子；遺傳演算法的突變機率、
族群個數等。演算步驟簡易，便於操作，可將受到人員變動之影響程度降至 最低。
2. 本研究仿照研究區域設計一個參數優選之測試案例，目的為排除觀測資料本 身的不確定因素，測試結果證明動態維度搜尋法確實能在龐大的解空間中
（41 61 10 ），成功地搜尋出假設參數值，並且模擬出與假設相當 密合之洪水歷程。
3. 由測試案例與實際率定所得之結果比較可知，在現實條件下所進行的參數優 選，會受到觀測資料的誤差、河段分區選擇的不同等不確定性因素影響，因 此難以獲得真實阻力係數值是可被預期的，但透過對研究區域進行分析，加 以簡化所優選出的參數，仍可合理且有效地模擬出最接近實際情形的流況。
4. 本研究問題所使用的電腦硬體為 CPU 2.66GHz，RAM 2024MB，約 2 天即可 完成參數優選。相較於近期黃怡君（2006），“實數編碼利基退火遺傳演算 法應用於河川水理模式阻力參數自動率定之研究＂，在相同條件下，到達收 斂條件需時 7 天，顯示動態維度搜尋法除了具有強健的求解能力外，亦能縮 短率定時間，提升效率。
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5.2 建 議
動態維度搜尋法對於河川阻力係數自動優選的研究，在不影響模擬準確度的 前提下，於縮短率定時間上已經達到相當程度的突破，以下分別就這兩方面，提 出可供未來改進的方向：
1. 縮短率定時間
對研究流域進行現地調查，了解各河段之植生分佈、河道特性等水道條 件，以作為設定阻力參數上下限之依據，若能合理的限縮求解空間，如此應 可獲得更佳的率定成效。
2. 提升模擬準確度
受限於觀測資料的不足，使得研究問題需加以簡化，造成不確定性因素 產生，影響模擬準確度，排除水位觀測儀器誤差等本文無法抗拒之問題外，
對於河段分佈的位置、個數進行討論，選擇合適目前流域條件的分段數，應 有助於提升率定準確度。
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