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한국수자원학회 / v.40, no.9, 2007년, pp.677-685 
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다목적 유전자알고리즘을 이용한 Tank 모형 매개변수 최적화(I): 방법론과 모형구축
( Optimization of Tank Model Parameters Using Multi-Objective Genetic Algorithm (I): Methodology and Model Formulation ) |
| 김태순;정일원;구보영;배덕효; 연세대학교 사회환경시스템공학부;세종대학교 토목환경공학과;남원건설엔지니어링;세종대학교 물자원연구소.토목환경공학과;
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| 초 록 |
| 본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면 한 번의 실행에 의해 굉장히 많은 수의 파레토최적해를 구하는 단점을 가지고 있기 때문에 구해진 파레토최적해 중에서 어떤 해가 최우선해 인지를 결정해야 할 필요가 있으며, 이러한 고차원적인 의사결정을 위하여 선호적순서화(preference ordering) 기법을 적용하였다. NSGA-II를 이용하여 Tank모형의 매개변수를 추정할 때 초기조건이 최적화과정에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해 세대수(generation number)와 개체군의 크기(population size)에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 Tank모형의 매개변수 최적화를 위한 세대수와 개체군 크기의 초기 값을 각각 900번과 1000개로 선정하는 것이 적합한 것으로 나타났다. |
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| The objective of this study is to evaluate the applicability of multi-objective genetic algorithm(MOGA) in order to calibrate the parameters of conceptual rainfall-runoff model, Tank model. NSGA-II, one of the most imitating MOGA implementations, is combined with Tank model and four multi-objective functions such as to minimize volume error, root mean square error (RMSE), high flow RMSE, and low flow RMSE are used. When NSGA-II is employed with more than three multi-objective functions, a number of Pareto-optimal solutions usually becomes too large. Therefore, selecting several preferred Pareto-optimal solutions is essential for stakeholder, and preference-ordering approach is used in this study for the sake of getting the best preferred Pareto-optimal solutions. Sensitivity analysis is performed to examine the effect of initial genetic parameters, which are generation number and Population size, to the performance of NSGA-II for searching the proper paramters for Tank model, and the result suggests that the generation number is 900 and the population size is 1000 for this study. |
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| 키워드 |
| 다목적 유전자알고리즘;탱크모델;선호적순서화;파레토 최적화;민감도 분석;Multi-objective genetic algorithm;Tank model;Preference ordering;Pareto optimal solution;Sensitivity analysis; |
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한국수자원학회논문집 / v.40, no.9, 2007년, pp.677-685
한국수자원학회
ISSN : 1226-6280
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200734515981412)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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