توضیحات
چکیده
برنامه ريزي پوياي احتمالاتي، به عنوان روش متداول در بهينه سازي بهره برداري از مخازن سطحي با احتساب عدم قطعيت فرآيند آورد رودخانه، در سيستم هاي چند مخزنه با محدوديت ابعادي مواجه است. يادگيري تقويتي ميتواند به طور نسبي در حل اين مشكل موثر باشد. در اين تحقيق تكنيك يادگيري تقويتي همراه با استفاده از روشهاي مبتني بر تجزيه و تركيب، در بهينه سازي بهره برداري از سيستم هاي چندمخزنه به كار رفته است. در مدل پيشنهادي با محدود شدن فضاي مساله و با فرض اينكه رهاسازي از مخزن هر سد تابعي از متغير ذخيره آن مخزن، حجم ذخيره كل مخازن بالادست و حجم ذخيره كل مخازن پاييندست باشد، .سرعت همگرايي يادگيري تقويتي بهبود مييابد. كارايي مدل در يك سيستم چند مخزنه مشتمل بر 5سد مورد بررسي قرار گرفته است. نتايج نشان ميدهد استفاده از تكنيكهاي مبتني بر تجزيه و تركيب در روش يادگيري تقويتي ميتواند،ضمن كاهش قابل ملاحظه بار محاسباتي، جوابهايي با كيفيت قابل قبول از منظر ميزان بهينگي نتيجه دهد.
مقدمه
با توجه به اهميت روزافزون بهره برداري مناسب از منابع آب، تا كنون تلاشهاي زيادي براي ابداع روشهاي بهينه سازي با در نظر گرفتن ماهيت احتمالاتي مساله بهره برداري از مخازن سطحي صورت گرفته است. اين روشها در سه گروه روشهاي ضمني ،روشهاي صريح و روشهاي كاوشي قابل دسته بندي هستند. در روش ضمني ابتدا مجموعه اي از داده هاي قطعي ساخته شده و سپس با استفاده از يك مدل بهينه سازي قطعي، سياست بهره برداري بهينه براي هر سري از داده ها استخراج ميشود. در اين مرحله با استفاده از روش هايي مانند شبكه عصبي، رگرسيون و يا روش هاي استنتاجي جوابهاي با يكديگر تركيب شده و تبديل به يك سياست بهره برداري واحد ميشوند. سپس، كيفيت سياست بهره برداري از طريق يك مدل شبيه ساز كنترل ميشود. تاكنون الگوريتم هاي بهينه سازي متنوعي در چارچوب روشهاي ضمني استفاده شده اند. اين روشها شامل برنامه ريزي خطي روش ، SLP4روش ،SQP5 و روش MOM6 میباشند. در روشهاي صريح، پارامترهاي غيرقطعي به صورت مستقيم وارد مدل بهينه سازي ميشوند. روشهاي صريح از نظر حجم محاسبات معمولا سنگينتر از روش هاي ضمني هستند، اما در مقابل قابليت بيشتري براي رسيدن به جواب بهتر دارند.
ABSTRACT
Probabilistic dynamic programming, as a common method for optimizing the exploitation of surface reservoirs, taking into account the uncertainty of the river’s process, is encountered in dimensional constraints in multi-node systems. Boost learning can be relatively effective in solving this problem. In this research, reinforcement learning technique has been used to optimize utilization of multilevel systems using combination analysis methods. In the proposed model, by limiting the problem space and assuming that the release from the reservoir of each dam is a function of the reservoir’s storage variable, the total storage volume of the upstream reservoirs and the total storage volume of the reservoirs are lower, the amplification learning speed of the convergence improves. The model’s efficiency is investigated in a multi-valley system including 5 dams. The results show that the use of fracture-based techniques in reinforcement learning can, while reducing the considerable amount of computational burden, result in acceptable quality solutions in terms of optimization.
INTRODUCTION
Considering the increasing importance of proper utilization of water resources, many efforts have been made to devise optimization methods considering the probabilistic nature of the problem of exploitation of surface reservoirs. These methods are categorized into three groups of implicit methods, explicit methods and exploratory methods. In the implicit method, a set of definitive data was first created and then, using a definite optimization model, an optimal utilization policy for each series of data is extracted. At this stage, using methods such as neural network, regression, or inference methods, the solutions are combined and converted into a single operation policy. Then, the quality of the policy of operation is controlled through a simulator model. So far, various optimization algorithms have been used in the context of implicit methods. These methods include linear programming, SLP4 methods, SQP5, and MOM6. In explicit methods, non-deterministic parameters are directly introduced into the optimization model. Clear methods in terms of computational volume are usually heavier than implicit methods, but they are more capable of achieving a better answer than the other.
Year: 2011
Publisher : Sixth National Congress on Civil Engineering
By : Milad Hoshyar, Seyyed Jamshid Mousavi, Masood Mahoutchi
File Information: persian Language/ 8 Page / size: 233 KB
Only site members can download free of charge after registering and adding to the cart
سال : 1390
ناشر : ششمین کنـگره ملی مهنـدسی عمـران
کاری از : ميلاد هوشيار ،سيد جمشيد موسوي ، مسعود ماهوتچي
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 8 صفحه / حجم : KB 233
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.