遗传单纯形混合算法在复杂环境模型参数识别中的应用

被引：15

作者：

王建平

程声通

机构：

[1] 清华大学环境科学与工程系

来源：

水利学报 | 2005年 / 06期

关键词：

参数识别; 环境模型; 遗传算法; 单纯形法; 全局优化; 混合算法;

D O I：

10.13243/j.cnki.slxb.2005.06.007

中图分类号：

X832 [水质监测];

学科分类号：

摘要：

参数识别是数学模型应用的一个重要环节。为提高复杂环境模型参数识别的性能和效率,引入了遗传单纯形法(GASM) ,该方法融合了遗传算法和单纯形法两类算法的不同搜索机制,具有很强的广度搜索和深度搜索能力。本研究以密云水库水质模拟为例,将GASM算法应用于模拟地表水水质的WASP模型中10个参数的优化识别。计算结果表明,无论是没有扰动的情况还是有扰动的情况,GASM算法均高效可靠地搜索到水质模型参数的全局最优解,说明此方法应用于复杂环境模型参数搜索是可行的实用的。同时,通过不同算法的比较也说明了GASM算法在搜索性能和效率方面的优越性

引用

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