whale optimization algorithm
در نشریات گروه آب و خاک-
مجله پژوهش آب ایران، پیاپی 39 (زمستان 1399)، صص 99 -111
استفاده از روش ها و ابزارهای بهینه سازی برای بهره برداری چندهدفه از مخازن امری اجتناب ناپذیر است. در این پژوهش پس از معرفی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه نهنگ (MOWOA)، عملکرد آن در مساله بهره برداری بهینه از مخزن سد بوستان براساس روش حل تعارض کالای و اشمورودینسکی ارزیابی شد. در مساله بهینه سازی حاضر ضمن اعمال محدودیت های معادلات پیوستگی مخزن، توابع هدف به صورت کمینه سازی کمبودهای نیاز آبی اراضی پایین دست و کمینه سازی انحراف از حجم ایده آل کنترل سیل طی دوره بهره برداری تعریف گردید. عملکرد حاصل از الگوریتم های پیشنهادی با الگوریتم NSGA-II به عنوان یکی از الگوریتم های رایج در این زمینه مقایسه شد. عملکرد مدل بر اساس شاخص های اطمینان پذیری، برگشت پذیری، آسیب پذیری و پایداری مورد مقایسه و ارزیابی قرار گرفتند و برای حل تعارض موجود بین اهداف، از روش های مبتنی بر نظریه بازی ها (روش کالای و اشمورودینسکی) برای یافتن جواب بهینه استفاده شد. نتایج حاصل از بهینه ساری نشان دادند که در هر دو تابع هدف تامین نیاز آبی و کنترل سیلاب، MOWOA عملکرد بهتری را نسبت به NSGA-II از خود نشان می دهد. در خصوص مدت زمان انجام عملیات بهینه سازی، MOWOA به دلیل دارابودن پارامترهای تنظیمی کمتر، سریعتر از NSGA-II به همگرایی می رسد. شاخص های ارزیابی عمکرد مدل حاکی از آن است که از دیدگاه اطمینان پذیری MOWOA از مقادیر بالاتری (86 درصد) نسبت به الگوریتم NSGA-II برخوردار است. نتایج به دست آمده از روش آنتروپی شانون برای وزن دهی شاخص ها نشان می دهد که پارامترهای ارزیابی مدل دارای وزن بیشتری نسبت به توابع هدف می باشند. نتایج حاصل از روش کالای و اشمورودینسکی نشان داد که سیاست های بهره برداری از مخزن بوستان انطباق بسیار مناسبی را با MOWOA نشان می دهد. از سوی دیگر از آنجاییکه مطلوبترین و نامطلوبترین مقادیر توابع هدف بدست آمده بوسیله MOWOA کمتر است، می توان عملکرد MOWOA را مناسب تر تشخیص داد.
کلید واژگان: بهینه سازی، بهره برداری چندهدفه، شاخص های ارزیابی عملکرد مدل، روش آنتروپی شانون، الگوریتم بهینه سازی NSGA II، الگوریتم بهینه سازی چندهدفه نهنگ، تئوری بازی ها، مخزن سد بوستانIt is inevitable to use optimization methods for multi-objective reservoirs' operation. In this research, after introducing the whale multi-objective optimization algorithm, its performance as optimal operation of the Boostan dam reservoir was evaluated based on the Conflict Resolution Method of Kalai-Smorodinsky. In the present optimization problem, while applying the constraints of reservoir continuity equations, the objective functions were defined as minimization of downstream water demand deficiencies and minimizing reservoir volume for flood control during the operation period. The performance of the proposed algorithm was compared with NSGA-II as one of the common algorithms in this field. Model performance was compared and evaluated based on reliability, reversibility, vulnerability and sustainability indices. To solve the conflict between the goals, the game theory-based method (Kalai-Smorodinsky method) was used to find the optimal solution. The optimization results showed better performance of the whale multi-objective algorithm than NSGA-II, in both objective functions. In terms of optimization time, the multi-objective whale algorithm converges faster than NSGA-II because of the fewer regulatory parameters. The model performance evaluation indices show that whale algorithm reliability is higher (86%) than NSGA-II. Moreover, the results of Shannon entropy method for weighting the indices showed that the model evaluation parameters are more weighted than the objective functions. The results of the Kalai-Smorodinsky method showed that the operation policies of Boostan Dam Reservoir have got a very good agreement with the whale multi-objective algorithm. On the other hand, since the most and the least desirable objective function values estimated by the whale multi-objective optimization algorithm are less than the other one, the performance of the whale multi-objective algorithm can be more appropriately identified.
Keywords: Optimization, Multi, Objective Operation, Model performance evaluation indices, Shannon entropy Method, NSGA, II optimization algorithm, Whale optimization algorithm, Game theory, Boostan Dam Reservoir. -
مجله پژوهش آب ایران، پیاپی 38 (پاییز 1399)، صص 145 -156
استفاده از توزیع های تک متغیره در تحلیل فراوانی پارامترهای هیدرولوژیک، بدون توجه به ساختار وابستگی آن ها به صورت یک شیوه استاندارد درآمده و تحلیل های چندمتغیره کمتر می شود. در این مطالعه از توابع مفصل برای مدل سازی ساختار وابستگی بارش و دمای سالانه استان خوزستان در دوره آماری 1988 تا 2018 استفاده شد. بدین منظور شش ایستگاه سینوپتیک دزفول، اهواز، رامهرمز، ماهشهر، آبادان و مسجد سلیمان به دلیل دارا بودن آمار کافی انتخاب شدند. سپس نه تابع توزیع تک متغیره به داده های دما و بارش برازش داده شد. پس از انتخاب توزیع های حاشیه ای مناسب، در مرحله بعد چهار تابع مفصل مختلف شامل علی- میخاییل- حق، کلایتون، فرانک، و فارلی- گامبل- مورگنسترن برای تحلیل چندمتغیره بارش و دمای ایستگاه های مورد مطالعه به کار گرفته شد. مهم ترین قسمت در کاربرد توابع چندمتغیره، تعیین پارامتر وابستگی تابع مفصل است که در این مطالعه از الگوریتم نهنگ کوهاندار استفاده شد. نتایج نشان داد که برای پارامترهای بارش و دمای ایستگاه های آبادان، دزفول، ماهشهر و مسجد سلیمان، تابع مفصل کلایتون و برای سایر ایستگاه ها تابع فرانک بهترین عملکرد را داشته و دلیل این امر نیز عدم وجود محدوده خاص سطح وابستگی برای این مفصل ها در فرآیند مدل سازی پارامترهای هیدرولوژیک بود.
کلید واژگان: الگوریتم نهنگ کوهاندار، توزیع حاشیه ای، توزیع توام، ساختار وابستگیTemperature variations have a very strong impact on ecosystems and pose many challenges for economic, social and agricultural developments. According to reports from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) in the 20th century, the global temperature could rise by about 0.4 to 0.8 degrees Celsius. By the way, forecasts with six different scenarios showed that the temperature rise may reach 1.8 to 4 degrees Celsius at the end of the 21st century. Researches indicated that despite uncertainties in climate forecasts, the increase in temperature caused by human activities is bound to result in sudden and irreversible changes in the global water cycle. It has been confirmed in several studies that the temperature changes affect the precipitation parameter. Finding the relationship between the marginal distributions of the various variables to understand the laws governing these dependencies can be very effective in recognition of the observed hydrological events. Therefore, the assumption of independence between the variables can cause doubt in the accuracy of the results, so using bivariate data analysis methods could be very helpful. Due to the correlation between different hydrological parameters, the use of methods that can take into account the interdependence of variables and jointly model them could gain more reliable accuracy. In this regard, the lack of studies is strongly observed, thus the purpose of this research is to use copula functions in simultaneous modeling of annual precipitation and temperature in Khuzestan province. Copulas are multivariate distribution functions which their one-dimensional margins are uniform in (0, 1). Sklar (1959) introduced the theory of the copula function and showed how univariate distribution functions could be interconnected using this method to create multivariate distribution functions. An important advantage of copula functions is that they allow the transfer of multivariate functions from to . For this purpose, the marginal functions of each variable are calculated and the copula function is construct using the dependency structure between the parameters. Therefore, it presents a full description of inner dependency structure In other words, the Sklar’s theorem claims that the dependency structure explained by copula function when the inner dependency among the variables is considered and univariate marginal distributions are calculated. The copula functions are made up of many families, including the Archimedean copulas. Archimedean copulas have been used in various fields of science such as economics, environmental studies and hydrological events due to their specific mathematical explicit formula. Many copulas do not have explicit formula, and this poses many challenges to their application. Applications of multivariate techniques for frequency analysis of hydrological parameters can be very useful and provide more reliable results. The most important part of using copulas is calculating the copula parameter. Many methods have been developed for this purpose. Ultra-innovative optimization algorithms can be very useful.In this study, four different copula functions (including, Ali - Mikhail – Haq, Clayton, Frank and Farlie- Gumbel- Morgenstern) were used for multivariate analysis of annual precipitation and temperature in Khuzestan province. In order to select the suitable copula function for forming the bivariate distribution, after fitting the suitable marginal distribution on every variables and estimating the distribution parameters, seven copula function used to link the marginal functions and the dependency parameter of every copula function was estimated by WOA method. Finally, the best fitted copula function was selected by comparing the CDF values of every copula function with corresponding values obtained from empirical copula. For selecting the best copula function, the Cramér–von Mises (Sn) and Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) criteria were used. Copula is a flexible approach for constructing joint distribution with different types of marginal distributions. Indeed, the copula is a function which links univariate marginal distributions to construct a bivariate or multivariate distribution function. In this study, the annual precipitation and temperature in Khuzestan province during 1988-2018 were investigated, using copula functions. For this purpose, six synoptic stations were selected because of their sufficient statistics, including: Dezful, Ahvaz, Ramhormoz, Mahshahr, Abadan and Masjed Soleiman. In the next step, nine different distribution functions were fitted on considered series and the best fitted distributions was selected for studid stations. After specifying the marginal distributions, four different copula functions (including: Ali- Mikhail- Haq, Clayton, Frank and Farlie- Gumbel- Morgenstern) were used for constructing multivariate frequency analysis of temperature and rainfall series. The most important part of applying multivariate functions is to determine the coefficient of copula function. Thus for this purpose, the Whale Optimization Algorithm (WOA) was used. After determining the coefficients of the copula functions, the joint distributions were constructed. The results showed that for the precipitation and temperature series of the Abadan, Dezful, Mahshahr and Masjed Soleiman stations Clayton function, and in other stations the Frank function had the best accuracy.
Keywords: Whale optimization algorithm, Copula function Marginal distributio, n Joint distribution, Dependence structure -
پیش بینی فرسایش پذیری بادی از طریق ویژگی های خاک به عنوان گامی اساسی در مدل سازی فرسایش بادی محسوب می شود. این پژوهش با هدف مقایسه کارایی چهار روش مختلف شامل رگرسیون خطی چندمتغیره، شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی مصنوعی هیبریدشده با الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی هیبریدشده با الگوریتم بهینه سازی وال در مدل سازی فرسایش پذیری بادی در بخشی از اراضی پیرامون شرقی دریاچه ارومیه انجام شد. برای این منظور، 96 نمونه خاک به روش تصادفی نظارت شده جمع آوری و 32 ویژگی مختلف فیزیکی و شیمیایی آن ها در آزمایشگاه تعیین شدند. همچنین فرسایش پذیری بادی نمونه ها نیز با استفاده از تونل باد تعیین گردید. از میان ویژگی های خاک، چهار ویژگی شامل فراوانی ذرات ثانویه 1/0 تا 25/0 میلی متری، فراوانی ذرات ثانویه 7/1 تا 2 میلی متری، فراوانی ذرات شن ریز و محتوای کربن آلی از طریق رگرسیون گام به گام به عنوان ورودی مدل های پیش بینی فرسایش پذیری، انتخاب شدند. نتایج نشان داد که مدل شبکه عصبی هیبریدشده با الگوریتم بهینه سازی وال با توجه به کمترین مقادیر میانگین خطا (11/0-) و جذر میانگین مربعات خطا (9/2) و بیشترین مقادیر ضریب تبیین (87/0) و ضریب کارایی نش-ساتکلیف (87/0) از کارایی مطلوب تری در پیش بینی فرسایش پذیری بادی خاک های منطقه برخوردار است و پس از آن روش های شبکه عصبی مصنوعی هیبرید شده با الگوریتم ژنتیک، شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره به ترتیب در رتبه های بعدی قرار داشتند. در مجموع با توجه به کارایی قابل قبول مدل شبکه عصبی هیبریدشده با الگوریتم بهینه سازی وال در پیش بینی فرسایش پذیری بادی، استفاده از این روش برای تعیین سریع و دقیق فرسایش پذیری خاک های منطقه توصیه می شود.
کلید واژگان: شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم بهینه سازی وال، فرسایش بادی، تونل بادPrediction of soil wind erodibility through soil characteristics is an important aspect for modeling soil wind erosion. This study was conducted to compare the efficiency of multiple linear regression (MLR), artificial neural network (MLP), artificial neural network based on genetic algorithm (MLP-GA) and artificial neural network based on whale optimization algorithm (MLP-WOA) for prediction of soil wind erodibility in part of eastern land of Urmia Lake. In this research, 96 soil samples were collected based on a stratified random sampling method and their physicochemical properties were measured. Additionally, the wind erodibility of soil samples was measured using a wind tunnel. Among the 32 measured soil properties, four properties including the percentages of fine sand, size classes of 1.7-2.0, and 0.1-0.25 mm (secondary particles) and organic carbon were selected as the model inputs by stepwise regression. Result showed that the MLP-WOA was the most effective method for predicting soil wind erodibility in the study area regarding to the lowest RMSE (2.9) and ME (-0.11), and the highest R2 (0.87) and NSE (0.87) values; followed by MLP-GA, MLP, and MLR. Considering the high efficiency of MLP-WOA, This method can be used as a promising method for determination of soil wind erodibility in the study area.
Keywords: Artificial Neural Network, Genetic Algorithm, Whale Optimization Algorithm, Wind Erosion, Wind Tunnel
- 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.