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系統識別號 U0002-1101201711353500
DOI 10.6846/TKU.2017.00348
論文名稱(中文) 運用賽局理論結合遺傳演算法於最佳化水庫操作之研究
論文名稱(英文) A Study of Optimization of Reservoir Operation Using Game Theory and Genetic Algorithms
第三語言論文名稱
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中文) 水資源及環境工程學系碩士班
系所名稱(英文) Department of Water Resources and Environmental Engineering
外國學位學校名稱
外國學位學院名稱
外國學位研究所名稱
學年度 105
學期 1
出版年 106
研究生(中文) 徐宗孚
研究生(英文) Tsung-Fu Hsu
學號 603480210
學位類別 碩士
語言別 繁體中文
第二語言別
口試日期 2016-12-27
論文頁數 106頁
口試委員 指導教授 - 張麗秋(changlc@mail.tku.edu.tw)
委員 - 張斐章
委員 - 張麗秋
委員 - 蔡孝忠
關鍵字(中) 賽局理論
Nash協議解
遺傳演算法
水庫操作
關鍵字(英) Game theory
Nash bargaining solution
Genetic Algorithms(GA)
Reservoir operation
第三語言關鍵字
學科別分類
中文摘要
近年來,因社會環境之進步與提升,對水資源需求標準提高,但在先天地形限制,符合新建水庫的位址已相當缺乏,加上全球暖化極端暴雨事件頻繁,造成水庫上游集水區土石崩落、水流常挾帶大量泥砂入庫、水庫泥砂淤積日益嚴重,水庫庫容驟減,面臨新的水源開發受限與現有水資源利用效益降低,因此如何操作水庫系統,使得有限的水資源能夠有效的調配與運用是台灣目前最需要重視的課題之一。
本研究以賽局理論結合遺傳演算法,探討石門水庫水資源如何有效地分配農業用水與公共用水,並維持水庫蓄水等三方面之最佳效益,期以建立一個水庫最佳化供水操作模式,使有限的水資源能獲得最適當的運用。從52年的模擬結果比較,賽局理論配水模式有別於傳統以加權各目標之權重法易發生極端配水情況,賽局理論配水不會發生完全不供水之情況,可有效且公平地解決水資源分配等衝突問題。顯示賽局理論結合遺傳演算法於水庫操作上確實可行,且在模擬結果中良好的呈現出優異的缺水指標與庫容狀態,並滿足水庫在實務操作上之特性與限制,藉以提供未來水資源規劃決策之參考。
英文摘要
In recent years, the rapid change of global environment and socio-economic development has resulted in a tremendous and high standard demand for water resources. Besides, the high intensive and long-duration rainfalls have resulted in a number of debris and reduced the reservoir capacities. With the gradually decrement of the reservoir capacities, it is very important and urgent to improve the operational effectiveness and efficiency of existing reservoirs for maximizing the beneficial use of water storage. 
Besides agricultural and domestic & industrial water supply, we should maintain the reservoir water storages for future use. In this study, game theory is integrated with genetic algorithms to investigate the optimal Shimen Reservoir operating policies and water allocation with the conflict problems among different water usages (objectives) due to limited water resources. For the purpose of comparisons, the weighted method is applied in Shihmen Reservoir water allocation policies. In 52 year’s simulation results, the proposed model can reasonably allocate water among the different water usages and objectives, and avoid severe water shortage for any water user or reservoir storage empty.
第三語言摘要
論文目次
目錄
謝誌	I
中文摘要	III
Abstract	V
目錄	VII
表目錄	IX
圖目錄	X
第一章	前言	1
1.1	研究動機	1
1.2	研究目的	1
1.3	論文架構	2
第二章	文獻回顧	3
第三章	理論概述	6
3.1	賽局理論	6
3.1.1	賽局理論基本概念	6
3.1.2	納許協議 (Nash bargaining ) 賽局	10
3.2	遺傳演算法	16
3.2.1	遺傳演算法基本架構	17
3.2.2	遺傳演算法之基本元素與運算子	19
第四章	研究案例	24
4.1	研究區域概述	25
4.2	資料蒐集	26
4.3	賽局理論建立	31
4.4	缺水指標	34
4.5	權重判定	37
4.5.1	權重值範圍	37
4.5.2	目標權重值選擇	43
4.6	綜合討論	47
4.6.1	雨型判定	47
4.6.2	比較結果	50
4.6.3	賽局理論配水結果	56
第五章	結論與建議	59
5.1	結論	59
5.2	建議	61
 
表目錄
表4-1石門水庫規線(民國102年修訂)	27
表4-2石門水庫歷年入流量之超越機率分析與水文年判定	29
表4-3 遺傳演算法及相關設定參數	33
表4-4 用水供需評量指標(WI值)分級表(參考國內資料)	36
表4-5 民國53年(乾旱年)公共權重測試結果	39
表4-6 民國53年(乾旱年)公共權重測試結果(續一)	40
表4-7 民國53年(乾旱年)農業權重測試結果	41
表4-8 民國53年(乾旱年)農業權重測試結果(續一)	42
表4-9 四年四種權重之公共GSI與農業SI值	46
表4-10 降雨情境年份	48
表4-11 缺水指標比較	51
表4-12 各區域旬數	55
表4-13 民國53~104年用水供需指標	57
表4-14 民國53~104年庫容狀態	58
 
圖目錄
圖 3-1 囚徒困境示意圖	9
圖 3-2 兩人合作賽局解集合之圖示	12
圖 3-3 柏拉圖效率解圖示	13
圖 3-4 對稱性圖示	14
圖 3-5 遺傳演算法演化流程圖	18
圖 3-6 遺傳二位元編碼示意圖	19
圖 3-7 實數編碼示意圖	19
圖 4-1賽局理論結合遺傳演算法建構水庫最佳化供水操作模式流程圖	24
圖 4-2 石門水庫運用規線圖(民國102年修訂)	27
圖 4-3 水庫年入流量超越機率分布曲線示意圖	28
圖 4-4 不合理之配水,民國91年權重值(0.2,0.7,0.1)	44
圖 4-5 合理之配水,民國91年權重值(0.1,0.7,0.2)	45
圖 4-6 降雨平均型示意圖	48
圖 4-8 民國91年權重法	52
圖 4-9 民國91年賽局理論方法	52
圖 4-10 民國92年權重法	53
圖 4-11 民國92年賽局理論方法	53
圖 4-12 民國91年實際配水	54
參考文獻
1.	Chang, L. C., Chang, F. J., Wang, K. W., & Dai, S. Y. (2010). Constrained genetic algorithms for optimizing multi-use reservoir operation. Journal of Hydrology, 390(1), 66-74.
2.	Chen, L., McPhee, J., & Yeh, W. W. G. (2007). A diversified multiobjective GA for optimizing reservoir rule curves. Advances in Water Resources, 30(5), 1082-1093.
3.	Holland, J. H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems. An introductory analysis with application to biology, control, and artificial intelligence. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.
4.	Hsu, S. K. (1995). Shortage indices for water-resources planning in Taiwan. Journal of Water Resources Planning and Management, 121(2), 119-131.
5.	Huang, Y. (2014). Multi-objective calibration of a reservoir water quality model in aggregation and non-dominated sorting approaches. Journal of Hydrology, 510, 280-292.
6.	Kerachian, R., & Karamouz, M. (2006). Optimal reservoir operation considering the water quality issues: A stochastic conflict resolution approach. Water Resources Research, 42(12).
7.	Kerachian, R., & Karamouz, M. (2007). A stochastic conflict resolution model for water quality management in reservoir–river systems. Advances in Water Resources, 30(4), 866-882.
8.	Kucukmehmetoglu, M. (2012). An integrative case study approach between game theory and Pareto frontier concepts for the transboundary water resources allocations. Journal of Hydrology, 450, 308-319.
9.	Madani, K. (2011). Hydropower licensing and climate change: insights from cooperative game theory. Advances in Water Resources, 34(2), 174-183.
10.	Madani, K., & Hooshyar, M. (2014). A game theory–reinforcement learning (GT–RL) method to develop optimal operation policies for multi-operator reservoir systems. Journal of Hydrology, 519, 732-742.
11.	Murphy, F. H., Toman, M. A., & Weiss, H. J. (1987). A stochastic dynamic Nash game analysis of policies for managing the strategic petroleum reserves of consuming nations. Management Science, 33(4), 484-499.
12.	Nash, J. (1951). Non-cooperative games. Annals of mathematics, 286-295.
13.	Nash, J. F. (1950a). Equilibrium points in n-person games. Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 36(1), 48-49.
14.	Poundstone, W. (1992). Prisoner's Dilemma: John von Neuman, Game Theory, and the Puzzle of the Bomb.
15.	Raquel, S., Ferenc, S., Emery, C., & Abraham, R. (2007). Application of game theory for a groundwater conflict in Mexico. Journal of environmental management, 84(4), 560-571.
16.	Szidarovszky, F., Duckstein, L., & Bogardi, I. (1984). Multiobjective management of mining under water hazard by game theory. European Journal of Operational Research, 15(2), 251-258.
17.	Wang, L., Fang, L., & Hipel, K. W. (2008). Basin-wide cooperative water resources allocation. European Journal of Operational Research, 190(3), 798-817.
18.	Wardlaw, R., & Sharif, M. (1999). Evaluation of genetic algorithms for optimal reservoir system operation. Journal of water resources planning and management, 125(1), 25-33.
19.	Zhong, D. Y., Shen, X. D., & Ding, Y. (2010). Application of differential game theory to reservoir operations on sediment-laden rivers. Advances in Water Science, 21(5), 696-700.
20.	王國威,2006,運用懲罰機制遺傳演算法於水庫颱洪操作之規劃,碩士論文,淡江大學水資源及環境工程學研究所。
21.	王瑞鋐,2009,考量下游水質及河川流態於水庫最佳化操作之研究,碩士論文,國立成功大學水利及海洋工程研究所。
22.	陳正炎、姚嘉耀、謝馥揚、廖苑雅,2006,運用遺傳演算法推求水庫操作規線之研究-以明德水庫為例,中華水土保持學報,第37卷,第2期,第173-184頁。
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