遺傳演算法

有關最佳化的設計法可分兩類型，第一類為特定型最佳化法 則，由於是針對特定的函數特性所發展而成，因此目標函數必須滿足 某些特性，如線性、連續、可微分等，例如微分法及梯度法屬此類；

第二類為廣義最佳化法則，不論目標函數的特性為何，皆不需修改設 計法則，其中隨機搜尋及遺傳演算法皆屬此類。就系統效能而言，特 定型最佳化法則效率較高但僅能處理特定系統；廣義型最佳化法則的

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應用範圍較廣但效率較低。

遺傳演算法最早是由密西根大學的 John Holland 教授將 這種自 然界的選擇方法系統化並發展一可用之演算法，其在 1975 年於 Adaption in Natural and Artificial System 文中所提出，發展出遺傳演算 法搜尋技術的基本架構，其學生 David Goldberg 更於 1989 年提出遺 傳演算法具有搜尋的強建性與有效性，在即龐大又複雜的問題中仍可 搜尋出問題之最佳解。由於遺傳演算法能順利解決大部份傳統的解析 與數值法難以求解的不連續、不可微分、非凸及多峰的函數最佳化問 題，因此遺傳演算法被廣泛的運用於各領域。

本研究所收集之遺傳演算法應用於水資源的相關研究如下:

Wang(1991)應用遺傳演算法於降雨逕流模式參數之檢定。Oliveira and Loucks(1997), 使用遺傳演算法發展多水庫操作系統，由前一操作時 段已知之水庫入流量、蓄水量，求得各水庫最大之放流量。Akter and Simonovic(2004), 將遺傳演算法運用於缺水時期水庫模糊多目標最 佳化問題，並使用非線性懲罰函數進行搜尋進而得到水庫最佳放水策 略。East and Hall(1994)以遺傳演算法來解出一個四水庫系統，以各水 庫各月之放水量為其決策變數，目標函數乃是在考慮水庫蓄水和放水 限制條件下，求得水庫發電效益和供水灌溉的最大利益值，其結果顯 示遺傳演算法在計算技巧上優於動態規劃法。王國威(2004) 運用簡 形法（simplex method）與限制型遺傳演算法（constrained genetic algorithm）搜尋水庫最佳洩放歷程，以探討水庫合理的防洪運轉操作 之決策。結果顯示兩種方法皆能有效地消減洪峰並儲存洪水，而限制 型遺傳演算法所提供之洩放歷程較簡形法在實際操作上更為合理且 具實用性。袁倫欽(2001)應用遺傳演算法解決序率動態規劃應用於多 水庫聯合系統所遇到之維度問題，在能夠盡量多利用翡翠水庫的餘水

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之條件下，找出石門、翡翠兩水庫間聯合操作的準則，使得現有水資 源能做最有效的調配與利用。陳莉(1994)以淡水河流域之石門水庫為 對象，檢討及修正其 M-5 運用規線，首先分析其運用規則及年度運 轉報告，了解其旬運轉操作模式，並以 C++物件導向程式撰寫上述操 作的模式，以遺傳演算法為最佳化模式，再考慮 1994、2001、2021 年的需水情形下，搜尋一組使缺水指數最少的運用規線，使該區之缺 水情況得以舒緩並提高水資源利用效率。郭蒼霖(2000)應用遺傳演算 法結合 HEC-5 模式，建構出以規線操作為基礎之最佳水資源調配模 式。石明輝(1999) 利用遺傳演算法(genetic algorithms)在多目標規劃 問題中，優選出最佳之放水策略，對於模式中限制式之處理乃是利用 可行解集合觀念及線性規劃找出決策變數可行解集合，將染色體在決 策變數可行解範圍內解碼，如此便可滿足系統之限制條件。蔡宗志 (2000)以智慧型理論中的模糊理論結合遺傳演算法發展出一套實用 的水庫防洪操作系統，文中指出一般的水庫洪水操作系統，包括了許 多的不確定性與時變性，而模糊理論具有「漸進」的特色，能考量程 度上的差異，所以可以適切的表現水庫洪水操作系統，至於遺傳演算 法可用來搜尋模糊規則庫中的最佳參數，並使從屬函數自動調整出最 佳組合，使模糊系統性能達到最佳的效能。向子菁(1999)利用遺傳演 算法配合模糊規劃理論優選出水庫長期供水之操作方式，並且跟現行 M-5 規線比較其優劣，結果顯示其優選模式更能降低缺水情況。鄭又 瑜(2010)利用遺傳演算法在多目標規劃化問題中，以下游河道減災情 況最小化及期末水位滿足目標蓄水位兩者為目標，優選出最佳放水策 略，完成水庫防洪操作最佳規劃模式，並加入颱風案例資料庫，將模 式進一步提升為水庫即時性防洪操作模式，可利用颱風案例資料庫特 性，收尋最相似的水庫過去入流歷程，作為即時防洪操作模式規劃放

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水策略之參考準則。楊艾芸(2010)為結合水庫入流預報模式及水庫放 水量決策模式(Adaptive Network-base Fuzzy Inference System,ANFIS) 完成水庫防洪最佳即時操作模式，ANFIS 是以水庫防洪操作優選模式 所優選出之水庫放水歷程作為輸出值，並透過無母數統計分析方法進 行相關性分析，選取相關性較高者做為輸入值，已進行 ANFIS 模式 之訓練與驗證。

因為遺傳演算法非線性搜尋的特性，使得在求解最佳解時可避 免落入區域最佳解的情況，況且由上述各研究可發現將遺傳演算法運 用於水資源領域求解最佳化問題時皆可得到良好成果且頗具效率。故 本研究整合遺傳演算法、河道模擬與類神經網路等模式，以水庫洩洪 對下游河道水位之影響最少，且颱洪過後水庫之水位回蓄至目標水位 為目標，考量水庫防洪運用要點的要求等建立水庫最佳防洪操作模 式。