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대한토목학회 KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING KSCE JOURNAL OF CIVIL ENGINEERING Vol.10 No.5
발행연도
2006.9
수록면
371 - 380 (10page)

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The objective of multi reservoir system optimization is to achieve an optimal reservoir operating plan by the effective use of water resources. Many optimization techniques have been applied for the last decades, and researchers have recently interested in the heuristic approaches like evolutionary computation. This study proposes a methodology for applying multi-objective genetic algorithms (MOGAs) to a multireservoir system optimization in the Han River basin. The second generation evolutionary multi-objective technique, NSGA-Ⅱ, is used. The simulation model is applied to the Han River basin and the performance of the model is compared with the historical reservoir operation records. Two different cases are performed to evaluate the applicability of NSGA-Ⅱ. Case 1 shows the basic performance of NSGA-Ⅱ as applied to multireservoir system optimization, and Case 2 presents the methodology to discriminate the critical decision variables. In addition, the alternative releases and storages by NSGA-Ⅱ are compared with the historical releases and storages. Cases 1 and 2 show that NSGA-Ⅱ can be applied to multireservoir system optimization, and the alternative releases and storages computed using the results from NSGA-Ⅱ can be used as the possible reservoir operating plans that supply more water resources to downstream than the historical releases.
#multireservoir system optimization #genetic algorithms #multi-objective genetic algorithms #evolutionary computation #NSGA-Ⅱ

목차

Abstract
1. Introduction
2. Case Study Area: Han River Basin
3. Coding Scheme of Genetic Algorithms, Mass Balance Equation, Objective Functions and Constraints
4. NSGA-Ⅱ Applications in the Han River Basin
5. Alternative Reservoir Operating Plans Compared with Historical Records
6. Conclusions
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
, 2001 , Waste-load allocation using genetic algorithms 127 (2) : 121 ~ 129 google schola , 1998 , Real-coded genetic algorithm for rule-based flood control reservoir management 12 (3) : 185 ~ 198 google schola , 2002 , Combining a fuzzy optimal model with a genetic algorithm to solve multi-objective rainfall-runoff model calibration 268 (1-4) : 72 ~ 86 google schola , 1995 , Using genetic algorithms to solve a multiobjective groundwater monitoring problem 31 (2) : 399 ~ 409 google schola , 2003 , Multi-speed gearbox design using multi-objective evolutionary algorithms 125 (3) : 609 ~ 619 google schola

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