遗传基因演算法应用於拟三维地下水

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1、遺傳基因演算法應用於擬三維地下水數值模式之參數優選ApplicationofGeneticAlgorithmstoParameterOptimizationofQausi-ThreedimensionGroundwaterModeling林明杰張良正MingJ.LinLiangC.Chang交通大學土木工程研究所碩士交通大學土木工程研究所副教授摘要本研究的目的為應用遺傳基因演算法結合非線性迴歸法發展多層次擬三維地下水流模擬之參數優選模式。在此應用美國地質調查局(U.S.G.S)發展之地下水參數優選程式(MODFLOWP)，該程式以非線性迴歸參數

2、法(NonlinearRegression)建立區域性多層地下水數值模擬模式的參數優選技術。本研究考慮到模式參數優選時常面臨之維度太大以致計算量太高的問題乃進一步充份利用擬三維地下水模擬本身的結構，將一多層次的區域地下水流系統，分解成數個子系統。各個子系統之參數優選乃以上述之MODFLOWP為之，再依子系統間之水量平衡為基準，以遺傳演算法進行各子系統間水量平衡之優選演算，以計算整個系統的最佳參數值。本研究方法，大致上可分為下列之各步驟：(一)將觀測得到之地下水系統參數值利用克利金法(Kriging)初估整個區域之地下水系統參數，並建立地下水流模

3、式(GroundwaterSimulationModel)。(二)將原始多層次之地下水流模式依層分解成數個子模式，並個別進行參數優選計算。(三)以遺傳演算法依子模式間交換水量平衡為基準，求解子系統控制邊界條件之最佳參數。(四)完成整個系統之區域參數優選，並利用數值實例來驗證此分析方法之適用性，並對其結果加以探討及提出建議。AbstractThepurposeofthisstudyistodevelopaparameteridentificationtechniqueformulti-layersgroundwatersimulationbasi

4、ngonthecombinationofGeneticAlgorithmsandnon-linearregressionmethods.Thisresearchdevelopmodeldecompositiontechniquetoeffectivelyreducethecomputationaldimensionofparameterstobeoptimized.Theprocedure,basingonthemodelstructure,decomposesamulti-layersgroundwatersystemintoseverals

5、ubsystems.Eachsubsystemconsistsoneaquiferandtheoptimizationcomputationisfocusedonthat.TheresultsisthenmodifiedbythecrosslayermassbalanceinGeneticAlgorithms.WhenG.A.calculationachievetheconvergentcondition,wecangettheoptimizedparametersofthewholedecomposedsystem.Theresultsdem

6、onstratesthattheoptimizedparameterscanaccuratelyreproducetheobserveddata.1.前言近年來數值模式已逐漸廣泛應用於地下水流系統之模擬分析，以準確掌握地下水流況，以供探討各種問題的重要依據。然而模式模擬的精度，除了受模式本身的假設及計算方法影響以外，更受到了模式中參數給定的影響，其所需的參數，由於資料取得的不易與實驗調查經費成本之昂貴，似乎永遠有資料不足的問題，且相關參數的取得，不管是經由實驗室實驗如土壤壓密實驗，或是抽水試驗等相關現地試驗，在尺度上皆遠小於區域性模式模擬的尺度

7、。因此，實際應用上，由現場採樣之實驗數據或是現地調查所得之資料雖是為模式模擬的重要輸入值，惟卻不必然地能完整地描述實際研究區域的狀況。所以就實際應用上而言，幾乎任何一項現地的區域性模擬，皆需要以參數檢定的方法配合模式特性加以修正，期使模擬結果能更為準確。若以人工檢定的方式進行一多層次擬三維地下水數值模式(MODFLOW)之參數檢定，則過程非常繁雜，而需長時間經驗的累積和研究分析。故嘗試以下述之研究方法經由遺傳演算法結合非線性迴歸優選模式、子系統個別計算的方法對模式輸入之參數進行優選檢定，以期能增進參數優選的維度及效率。1.1文獻回顧在參數檢定方

8、面，利用部分已知之地下水參數和水位觀測值配合模式去反向推估地下水文參數即所謂的參數檢定問題(ParameterIdentificationProble