Bayesian Stochastic Genetic Algorithm for Operation of Reservoirs
محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی تحقیق در عملیات ایران
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,199
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIORS01_085
تاریخ نمایه سازی: 16 فروردین 1391
چکیده مقاله:
Operation of reservoir systems using the Bayesian stochastic GA-based optimization model (BSGA) is investigated in this paper. This model considers the joint probability distribution of inflow and forecast flow to the reservoir. In this way, the intrinsic flow and forecast uncertainties are considered. In this study, a multi objective approach that considers the interest of different agencies, water users and stakeholders in water allocation from the reservoir is taken. The proposed model maximizes an objective function which is based on the expected value of the Nash product which includes different utility functions of different players as well as their relative authorities on the water allocation process. This work is an extension of a Bayesian Stochastic Dynamic Programming (BSDP) developed by Karamouz and Vasiliadis (1992). They utilize the Bayesian decision theory in the optimization algorithm for reservoir operation. The proposed GA-based optimization model does not have the dimensionality problem of the BSDP. In order to test the proposed methodology, the model is applied to the Satarkhan Reservoir system in north-western part of Iran. The results show the significant value of the proposed model in allocated water in a real world system, considering the forecast uncertainty and reducing the run time compared to an alternative optimization model such as BSDP for reservoir operation problems.
کلیدواژه ها:
: Reservoir Operation ، Bayesian Stochastic Genetic Algorithm ، Water Allocation ، Conflict Resolution
نویسندگان
Mohammad Karamouz
Professor, School of Civil Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Ali Moridi
Ph.D. Candidate, School of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University
Azadeh Ahmadi
Ph.D. Student, School of Civil Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :