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J-GLOBAL ID:201702250884707252   整理番号:17A1382795

カオスと結合した多目的進化アルゴリズムを用いた流域内水分移動をもつ多貯水池システムのための最適作物計画【Powered by NICT】

Optimal crop plans for a multi-reservoir system having intra-basin water transfer using multi-objective evolutionary algorithms coupled with chaos
著者 (3件):
資料名:
巻: 140  ページ: 34-47  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0337A  ISSN: 0168-1699  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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多貯水池システムの最適化は複雑である,貯水池の操作は,他の貯留層に依存し,また矛盾する多重の目的を持つ可能性があるからである。多貯水池系の相反する目的は,系統的多目的研究を必要とする。最近,多目的進化的アルゴリズム(MOEA)は貯水池システムの多目的分析に広く用いられている。しかし,単純なMOEAは複雑な非線形多目的最適化問題のための時期尚早な収束と局所最適解をもたらす。性能を向上させ,個体群の多様性を維持するために,カオスは複雑な問題を最適化するための進化的アルゴリズムを組み合わせている。本研究では,カオスアルゴリズムは非支配遺伝的アルゴリズム(CNSGA II)および多目的微分進化アルゴリズム(CMODE)のようなMOEAと結合した流域内の水移動をもつ多貯水池システムのための最適作物計画を導出することである。モデルは正味利益を最大化し,作物生産を最大化する目的で開発した,種々の物理的,土地と水の利用可能性の制約を受ける。得られた最適政策は,シミュレーションモデルを用いて評価し,その性能は,種々の統計学的指標を用いて評価した。CMODEはRsのわずかに高い正味利益をもたらしていることが分かった。本研究で使用した他の方法に比べて106.29%の灌漑強度で十九億二千百七十七万と百二十万千五百五十トン作物生産。も下流貯水池への上流貯水池からの最適空間的および時間的領域内の水移動をもたらした。最適結果のシミュレーションはCMODEから得られた最適政策は,より少ない潅がい欠損と長期間良好に機能したことを示した。系における全ての貯水池潅がい需要と流域内の水移動を満たす上で95%以上の信頼性を達成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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