多目標遺傳演算法應用於滯洪池最佳化優選

Abstract

本研究旨在建立滯洪池優選模式，嘗試以地文性淹排水模式(physiographic drainage-inundation model PHD model)與非支配排序遺傳演算法(A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm-II NSGA-II)根據水利規劃試驗所在典寶溪流域所規劃設置滯洪池之地點做優選，考慮不同重現期距降雨情境下，分析滯洪池最佳設置容量與地點，以供決策者參考。 近年來由於都市化與氣候變遷影響下，產生極端降雨與不透水面積的增加，進而導致洪峰流量、逕流體積的增加及集流時間的減少，對於易淹水的地區更增加了壓力，並加劇生命、土地、物業與基礎設施的損害。為了減少潛在的危害，在水資源規劃中，洪水管理是重要的議題之一。近年來，洪水管理採用綜合治水之方式，其中多建議以設置滯洪池為重，然而治水成本有限，因此選擇設置滯洪池之地點與容量所帶來效益是最好的，可能是決策者所需要的資訊。 本研究進行滯洪池最佳化優選是使用擬似二維淹水模式-地文性淹排水模式(PHD model)來計算不同滯洪池設置組合之淹水損失，並結合多目標最佳化模式-非支配遺傳演算法(NSGA-II)得到最少的滯洪池設置費用與淹水損失額，兩衝突目標函數之柏拉圖最佳解(Pareto-optimal solutions)。透過滯洪池優選模式顯示出在2年、5年重現期距降雨下，滯洪池C對淹水損失有良好之效果，而滯洪池B相對之下則比較沒效果；在10年與25年重現期距降雨下，則可發現較著重在上游設置滯洪池(滯洪池A、B、C)，並與水規所以10年重現期距之規劃，先設置A、B結果是相符合的。決策者可針對不同層級資金下，最佳減洪效果之滯洪池設置組合作為考慮決策準則，或者在預算有限之情況下，根據後優選方式，以妥協規劃法(compromise programming approach)得到之妥協解作為參考，並透過直接益本比之計算，以10年重現期距之妥協解最為經濟。

Date of Award	2014 Jul 1
Original language	Chinese
Supervisor	Pao-Shan Yu (Supervisor)