به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

teaching learning based optimization algorithm

در نشریات گروه آب و خاک
تکرار جستجوی کلیدواژه teaching learning based optimization algorithm در نشریات گروه کشاورزی
تکرار جستجوی کلیدواژه teaching learning based optimization algorithm در مقالات مجلات علمی
  • هاجر فیضی، رضا دشتی، محمدتقی ستاری*، وحید نورانی

    یکی از چالش های مهم در مدیریت منابع آب، بهینه سازی بهره برداری از مخازن سدهاست. در این تحقیق عملکرد الگوریتم مبتنی بر یادگیری و آموزش در مقایسه با الگوریتم های جستجوی هارمونی اصلاح شده و مجموعه ذرات به منظور بهره برداری بهینه از مخزن سد علویان، واقع بر روی رودخانه صوفی چای موردبررسی قرار گرفت. جریان زیست محیطی رودخانه صوفی چای با دو روش هیدرولوژیک تنانت (سناریوی اول) و تحلیل منحنی تداوم جریان (سناریوی دوم) برآورد شد. سپس، مدل بهینه سازی در قالب دو سناریو و با در نظر گرفتن تامین کامل حداقل جریان زیست محیطی، شرب، صنعت و به حداقل رساندن شدت کمبودهای کشاورزی نوشته شد. جهت بررسی عملکرد الگوریتم های موردبررسی در بهره برداری بهینه از مخزن، از شاخص های عملکرد مخزن شامل قابلیت اعتماد، آسیب پذیری و شاخص پایداری مخزن استفاده گردید. نتایج به دست آمده حاکی از عملکرد مناسب الگوریتم یادگیری و آموزش نسبت به روش های موردبررسی برای هر دو سناریو بود. به طوری که در الگوریتم مبتنی بر یادگیری و آموزش، مقادیر تابع هدف برای سناریوی اول و دوم به ترتیب برابر 43/2 و 54/7 حاصل شد. درحالی که در الگوریتم جستجوی هارمونی اصلاح شده مقادیر تابع هدف برای سناریوی اول و دوم به ترتیب برابر 81/2 و 8 و برای الگوریتم مجموعه ذرات به ترتیب 34/3 و 45/8 به دست آمد. به طورکلی نتایج به دست آمده حاکی از قابلیت بالای الگوریتم مبتنی بر یادگیری و آموزش در محاسبه مقادیر بهینه آب رهاشده از مخزن سد علویان با لحاظ حق آبه زیست محیطی بود.

    کلید واژگان: الگوریتم اصلاح شده جستجوی هارمونی، الگوریتم مبتنی بر آموزش و یادگیری، بهره برداری بهینه از مخزن، حق آبه زیست محیطی، سد علویان
    Hajar Feizi, Reza Dashti, MohammadTaghi Sattari *, Vahid Nourani
    Background and Objectives

    Generally, Iran has an arid and semi-arid climate with a high population. In recent years, the shortages of surface water and groundwater have become a main national challenge in Iran. The optimum operation of reservoirs is one of the most critical challenges in water resources management. In a situation where the drying crisis of the Urmia Lake is serious, comprehensive management of water resources in this basin, allocation of environmental water rights, and the optimal operation of dam reservoirs are the most principled methods of allocation to combat the drying crisis of this lake. The choice of management policies and optimization method depends on the system specification, availability of data, type of objective function, constraints, and variables. The Eleviyan dam is located on the Sufi-Chay River and is one of the main existing dams in the Urmia Lake basin. Therefore, in this research, the performance of the Teaching Learning Based Optimization algorithm (TLBO) is compared with Improved Harmony Search (IHS) and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms in order to optimize the Eleviyan reservoir operation, located across the Sufi-Chay River.

    Methodology

    Considering the vital importance of environmental flow to prevent the death of Urmia Lake, the minimum environmental flow of the Sufi-Chay River was estimated by two hydrological methods Tennant (first scenario) and Flow Duration Curve analysis (second scenario). The Teaching Learning Based Optimization algorithm, Improved Harmony Search, and Particle Swarm Optimization algorithms were used for optimization. The optimization models were written in the form of two scenarios, taking into account the complete provision of the minimum environmental flow, the municipal demands, and industry, and minimizing the severity of agricultural shortages. In order to check the performance of the studied algorithms in the optimal exploitation of the reservoir, the performance indicators of the reservoir including reliability, vulnerability, and stability index of the reservoir were used.

    Findings

    The results in this study showed better performance of the TLBO algorithm method compared with both scenarios. In TLBO algorithm, the objective function values for both scenarios are calculated, respectively 2.43 and 7.54. While with Improved Harmony Search algorithm objective function values are calculated respectively 2.81 and 8, and with the Particle Swarm Optimization algorithm objective function values are calculated 3.34 and 8.45 with both Tenant and Flow Duration Curve (FDC) methods. Based on the obtained results, the TLBO algorithm has been able to supply the downstream demand of the dam. So, for the first scenario, it will provide 81.40% and for the second scenario, 62.55% of the demands. The release of observation has been able to provide about 70% of the total demand and according to the situation of Urmia Lake, the current policy of the dam is not suitable and should be revised. Taking place according to the second scenario (flow duration curve method), in case of reducing about 8% of agricultural expenses and allocating it to the environmental flow, the problem of water rights of Urmia Lake from the Sufi-Chay River will also be solved to some extent.

    Conclusion

    One of the main causes of drying of the Urmia Lake is the reduction of inflow to the Lake due to the development of agricultural lands, allocation of irregular water resources to the agricultural sector regardless of the environmental right of water, and irregular yields of surface and groundwater resources. Regarding the scenarios, it seems that if the downstream agricultural demand is reduced by about 8% in methods such as lessened irrigation of gardens, changes to crop cultivation, and revising the curve of dams around the Lake, it would aid the recovery of Urmia Lake and play an important role in adequately supplying the downstream needs. The results show that managing the Eleviyan dam is required to reduce the agricultural demand through the methods such as reducing the crop area and changing the cropping patterns such as low consumption plant cultivation or changing the type of irrigation method in order to optimize the operation of water resources in the basin. Otherwise, water stress will increase in the basin. The results in this study showed a higher performance of the Teaching algorithm compared with the other methods employed in the optimum release from the Eleviyan reservoir with considering environmental flow.

    Keywords: Eleviyan reservoir, Environmental flow, Improved harmony Search algorithm, Optimum Operation of reservoir, Teaching Learning Based Optimization algorithm
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال