Để sử dụng khả năng của GA và Direct search Toolbox, hàm mục tiêu và các điều kiện phải được khai báo dưới dạng hàm function viết thành M-file riêng để tính tốn hàm mà mình muốn tối ưu hóa hoặc kết hợp với các Toolbox khác.
Fitness function: Hàm mục tiêu mà bạn muốn tìm giá trị nhỏ nhất, có thể viết trực
tiếp vào Genetic Algorithm Tool hoặc lập bằng M-file. Cửa sổ M-file là một cửa sổ dùng để soạn thảo chương trình ứng dụng, để thực thi chương trình viết trong M-file bằng cách gõ tên của file chứa chương trình đó trong cửa sổ Command window. Khi
một chương trình được viết trong M-file, thì tuỳ theo ứng dụng cụ thể, tuỳ theo người lập trình mà chương trình có thể viết dưới dạng sau:
+ Dạng Script file: Tức là chương trình gồm tập hợp các câu lệnh viết dưới dạng liệt kê, khơng có biến dữ liệu vào và biến lấy giá trị ra.
+ Dạng hàm function có biến dữ liệu vào và biến ra.
Number of variables: Số lượng các biến trong Fitness function.
Khởi tạo quần thể ban đầu
Khởi tạo quần thể ban đầu gồm các chuỗi nhiễm sắc thể, được quy định bởi các chỉ số:
- Population type: Chỉ định loại dữ liệu đầu vào của hàm mục tiêu, bạn có thể
nhập Population type theo các loại sau:
+ Double Vector ('doubleVector') – Sử dụng tùy chọn này nếu mỗi cá thể trong quần thể là là loại nhân đôi. Đây là mặc định.
+ Bit string ('bitstring') -- Sử dụng tùy chọn này nếu cá thể trong quần thể là là loại bit.
+ Custom ('custom') -- Sử dụng tùy chọn này tạo ra quần thể thuộc loại được tạo ra bởi Creation function
- Population size: Kích thước quần thể. Nếu là một vector, các thuật toán di
truyền tạo ra nhiều nhóm quần thể, số lượng quần thể là độ dài của vector. Kích thước của mỗi quần thể là các mục tương ứng của vector. Kích thước quần thể tốt nhất thường khoảng 20-200 cá thể.
- Creation function: Chỉ rõ hàm tạo ra quần thể ban đầu cho GA. Có các tùy
chọn sau:
+ Uniform: Tạo ra một quần thể ban đầu ngẫu nhiên với một phân bố đều. Đây là mặc định.
+ Custom: Cho phép viết ra hàm của riêng người sử dụng, hàm này tạo ra các dữ liệu thuộc loại đã chỉ định trong Population type của các loại được chỉ định trong
loại hình quần thể. Chỉ định dùng Creation function nếu bạn đang sử dụng Genetic Algorithm Tool.
- Initial population: Chỉ định một quần thể ban đầu cho GA. Mặc định là [],
trong trường hợp này GA sử dụng Creation function để tạo ra quần thể ban đầu (Initial population). Nếu bạn nhập quần thể ban đầu là một mảng thì mảng này phải có số hàng = kích thước quần thể, cột = số biến, trong trường hợp này GA không gọi Creation function.
- Initial scores: Chỉ định dung lượng cho quần thể ban đầu.
- Initial range: Chỉ định phạm vi của vecto quần thể ban đầu được tạo ra từ
Creation function. Nếu bạn nhập Initial range là một ma trận có 2 hàng và số cột = số biến. Mỗi cột có dạng là [a1;b1] ở đây a1 là biên dưới của biến (véc tơ), b1 là biên trên của biến ([a1;b1] là miền xác định của biến 1). Nếu bạn chỉ định Initial range là một vecto hàng có chiều dài biến khơng đổi (các biến có miền xác định là giống nhau bằng vecto).
Điều kiện dừng GA (Stopping criteria)
Các tiêu chí để dừng thuật tốn:
- Generations: Chỉ định số lần lặp (số lượng thế hệ) của thuật toán di truyền,
thuật toán sẽ dừng lại khi đạt đến số lượng thế hệ chỉ định;
- Time limit: Giới hạn thời gian chạy thuật toán di truyền;
- Fitness limit: Thuật toán dừng lại nếu giá trị hàm mục tiêu là tốt nhất, nhỏ
hơn hoặc bằng giá trị thích nghi giới hạn;
- Stall generations: Thuật tốn dừng lại nếu khơng có sự cải thiện mức độ thích
của các giá trị qua số thế hệ được chỉ định bởi Stall generations;
- Stall time: Thuật toán dừng lại nếu khơng có sự cải thiện trong các giá trị
- Ngồi ra Genetic Algorithm Tool cịn một số chỉ số khác như Fitness scalling, Selection, Mutation, Crossover, … Tuy nhiên đối với bài tốn có sử dụng GA khơng q phức tạp thì các chỉ số này thường để ở giá trị mặc định.
CHƢƠNG III: T I ƢU H A VẬN HÀNH LIÊN HỒ CHỨA SÔNG BA MÙA LŨ BẰNG THUẬT TỐN DI TRU ỀN TRONG MƠI TRƢỜNG MATLAB
Để sử dụng thuật tốn di truyền giải bài tốn tối ưu hóa vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ, tác giả đã sử dụng mơ hình HEC-RESSIM để mơ phỏng, thiết lập rất nhiều phương án vận hành liên hồ chứa sông Ba mùa lũ để xác định đầu vào cho Genetic Algorithm Tool, cụ thể là xác định Initial population (quần thể ban đầu). Việc thiết lập quần thể ban đầu cho GA bằng HEC-RESSIM nhằm tạo ra quần thể ban đầu gần với nghiệm, giúp GA nhanh hội tụ, rút ngắn thời gian chạy thuật tốn và tăng tính hiệu quả của bài tốn tối ưu hóa. Cuối cùng, sử dụng HEC-RESSIM để kiểm định kết quả chạy ra từ Genetic Algorithm Tool.
3.1. Quy trình cắt lũ.
Với mục tiêu là phòng, chống và giảm đến mức thấp nhất các thiệt hại của lũ lụt, ngập úng khu vực trung và hạ lưu sông Ba, tập trung chủ yếu cho vùng đồng bằng hạ lưu ven biển Tuy Hoà và thành phố Tuy Hoà, nhằm ổn định dân cư, đảm bảo sản xuất tạo đà phát triển kinh tế xã hội bền vững và an ninh quốc phòng. Tác giả sử dụng trận lũ năm 2009 để mô phỏng các phương án vận hành liên hồ chứa sông Ba.
Vận hành liên hồ chứa thủy điện có hai giai đoạn quan trọng:
- Giai đoạn xả nước đón lũ: Trước mỗi con lũ phải xả một lượng nước nhất
định để tạo dung tích đón lũ. Các hồ chứa khu vực miền Trung thường nhỏ, khơng có dung tích phịng lũ có sẵn mà hầu hết phải tạo ra dung tích đón lũ dùng để cắt lũ. Luận văn sử dụng mực nước đón của 5 hồ chứa lưu vực sơng Ba (bảng 3.1) theo Quy trình vận hành liên hồ chứa mới nhất của Thủ tướng Chính phủ ban hành ngày 7/7/2014.
Bảng 3. 1 Mực nước đón lũ của các hồ
Hồ S ng Ba Hạ Krông
Hnăng Sông Hinh Ayun Hạ Kanak
Mực nước
- Giai đoạn cắt lũ: Sử dụng dung tích trước lũ đã tạo được, cắt lũ sao cho đạt hiệu quả cao nhất, tức là hạ lưu lượng nhỏ nhất và hồ đảm bảo an toàn nhất. Mực nước trước lũ khơng cắt được tồn bộ con lũ mà chỉ cắt được một phần, do đó việc lựa chọn thời điểm cắt lũ hiệu quả là rất cần thiết và đó là bài tốn của thuật toán di truyền.
Luận văn chỉ tập trung vào giai đoạn 2, giai đoạn 1 tiếp nhận kết quả của đề tài “Nghiên cứu xây dựng công nghệ điều hành hệ thống liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ,
chậm lũ, an toàn vận hành hồ chứa và sử dụng hợp lý tài nguyên nước về mùa kiệt lưu vực sông Ba”của PGS.TS. Nguyễn Hữu Khải (đề tài KC.08.30/06-10).
Vận hành liên hồ chứa với các nguyên tắc:
- Đảm bảo an toàn chống lũ cho hạ du: Ứng với các dạng lũ thiết kế hạ du, hệ
thống hồ có khả năng đưa mực nước tại Củng Sơn về dưới mức an tồn. Tuỳ thuộc vào tình huống lũ xẩy ra trên hệ thống, điều hành phối hợp cắt lũ giữa các hồ sao cho hạ thấp mực nước hạ lưu là cao nhất. Nguyên lý chung là các hồ thượng lưu (Kanak, Ayun hạ), các hồ nằm trên nhánh sông (Krông Hnăng, Sông Hinh) cắt lũ trước. Hồ sông Ba hạ là cơng trình cuối cùng điều tiết khi các hồ thượng lưu khơng có khả năng cắt lũ bảo đảm an toàn hạ du, đồng thời tránh nguy cơ rủi ro vỡ đập hệ thống.
- Đảm bảo an tồn cơng trình: Ứng với các dạng lũ thiết kế cơng trình, hệ
thống hồ có khả năng cắt lũ đưa mực nước tại Củng Sơn xuống thấp nhất mà vẫn bảo đảm an tồn cho cơng trình: Trường hợp các hồ đã đạt ở mực nước dâng bình thường (MNDBT) sau khi tham gia cắt lũ giữ mực nước tại Củng Sơn dưới mức an toàn cho phép. Dự báo lũ tiếp tục lên đe doạ hệ thống cơng trình, các hồ chuyển sang trạng thái cắt lũ bảo đảm cơng trình. Dung tích phịng lũ cao từ MNDBT đến mực nước thiết kế (MNTK) được sử dụng vừa hỗ trợ cắt lũ hạ du, vừa cắt lũ bảo đảm cơng trình. Khi hồ đạt MNTK các cửa xả sâu, xả mặt phải được mở hết.
3.2. M ph ng phƣơng án vận hành liên hồ chứa s ng Ba m a lũ bằng m hình HEC – RESSIM HEC – RESSIM
Mơ hình HEC-RESSIM được Trung tâm Thuỷ văn cơng trình Hoa Kỳ phát triển lên từ mơ hình HEC-5 [25]. Bao gồm các cơng cụ: mơ phỏng, tính tốn, lưu trữ số liệu, quản lý, đồ hoạ và báo cáo hệ thống nguồn nước. HEC dùng HEC-DSS (Data Storage System) để lưu trữ và sửa đổi các hệ thống số liệu vào ra. RESSIM là phần kế tiếp của HEC-5 (mô phỏng các hệ thống ngăn chặn và kiểm soát lũ) bao gồm 3 môđun. Mỗi
Q t Q t Q t Q t Q t Z t Q t An Khê-Kanak Yayun hạ Krông Năng Sông Hinh sông Ba hạ Trạm Củng Sơn Trạm Tuy Hịa Biển Đơng Zat Khu vực bảo vệ