کاربرد الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جغرافیای زیستی (BBO) در بهرهبرداری بهینه از مخزن (مطالعه‌ی موردی مخزن کارون4)
محورهای موضوعی : برگرفته از پایان نامهسیدمحمد حسینی موغاری 1 , امید بزرگ حداد 2
1 - نامزد دکتری مهندسی منابع آب، گروه آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج.
2 - استاد گروه آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج
کلید واژه:
چکیده مقاله :
امروزه با افزایش نیازهای آبی، تعادلی بین عرضه و تقاضای آب در اکثر مناطق کشور وجود ندارد. از اینرو، مدیریت صحیح آب و استفاده بهینه از منابع آب موجود، امری اجتنابناپذیر است. از اینرو، استفاده از روشهای بهینهسازی در این زمینه میتواند مفید واقع شود. روشهای بهینهسازی تکاملی از جمله روشهای مورد نظر در این زمینه میباشند که عملکرد مناسب آنها بسیار گزارش شده است. الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جغرافیای زیستی (BBO) الگوریتم تکاملی جدیدی است، که عملکرد و کارایی آن در چندین مسئله بهینهسازی به اثبات رسیده است. هدف از این پژوهش بررسی کارایی BBO برای اولین بار در مدیریت منابع آب است. ابتدا BBO در یافتن نقاط بهینه برای سه تابع معیار در بهینهسازی، شامل تابع کره، روزنبراک و بوکین6 مورد استفاده قرار گرفت، سپس از BBO در بهرهبرداری بهینه از مخزن کارون4 با هدف برقابی بهرهبرداری گردید. به منظور ارزیابی کارایی BBO، از الگوریتم ژنتیک (GA) و برنامهریزی غیرخطی (NLP) نیز در این مسائل استفاده شد. نتایج مربوط به توابع معیار نشان دادند که BBO در یافتن نقاط بهینه هر سه تابع بهتر از GA عمل نموده، و با دقت بالایی به جواب بهینه نزدیک شده است. در بهرهورری از مخزن کارون4 نیز نتایج حاکی از کارایی BBO در استخراج سیاستهای بهینه بهرهبرداری بود، به نحوی که مقدار تابع هدف حاصل از BBO در بهترین عملکرد برابر با 223/1، و برای GA برابر با 535/1 بهدست آمده است. همچنین، جواب بهینه مطلق حاصل از NLP برای این مسئله 213/1 بوده است.
Nowadays, along with an increase in water needs, there is no balance between water demand and water supply in most regions of the country. Therefore, planning an appropriate policy to strike a balance between a declining water supply and an increasing demand to prevent a crisis is of utmost importance. The use of optimization methods in this context can be useful. Evolutionary algorithm methods are known as appropriate methods in this regard, and their suitable performance have been reported. Biogeography-based optimization (BBO) is a new evolutionary algorithm which its high performance in some aspects has been proved. The main objective of this study was to assess the performance of BBO in water resources management for the first time. Firstly, BBO was used for finding optimal points of three benchmark function including Sphere, Rosenbrock, and Bukin6; secondly, it was applied for an optimal operation of the Karon4 Reservoir with the aim of hydropower generation. In order to evaluate the performance of BBO, in addition to this method, the genetic algorithm (GA) and the nonlinear programming (NLP) were employed. The results of benchmark function showed that BBO delivered a better performance than the GA in finding the optimal points of three functions. Moreover, BBO reached an optimal solution with a higher degree of accuracy. In operation of the Karon 4 Reservoir, the results also indicated the high efficiency of BBO in extracting optimal operational policies in such circumstances; the objective function value of BBO at the best performance was 1.223, and, that for GA was 1.535. Furthermore, the global optimal solution obtained from NLP for this problem was 1.213.
