自适应加速遗传算法及其在水位流量关系拟合中的应用

分析了传统水位流量关系曲线拟合过程中存在的精度不高等问题,在此基础上提出了自适应加速遗传算法,直接拟合水位流量关系。通过实例应用对该法与传统优化方法进行了比较。结果表明,该法具有直观、简便、快速,适用性强等特点,是一种优秀的全局优化方法。     

基于投影寻踪模型和加速遗传算法的石羊河流域水资源承载力综合评价

针对区域水资源承载力状况,采用高维降维技术——投影寻踪分类模型（PPC）,利用基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）优化其投影方向,将多维数据指标（样本评价指标）转换到低维子空间,根据投影函数值的大小评价出样本的优劣,从而做出评价,最大限度避免了灰色关联法评判中权重矩阵取值的人为干扰,为区域水资源承载力状况评价及其它评判问题提供一条新的方法与思路。     

加速遗传算法在速度反演中的应用

这里介绍一种加速遗传算法,该算法通过提高计算效率改善了标准遗传算法,加速遗传算法在速度反演应用中具有更高的实用价值。加速遗传算法在每次加速循环中进行一次迭代,用部份最佳个体的边界值优化搜索范围,大大地提高了计算效率。在迭代完成后,进行混沌优化以提高反演精度。二种算法的反演计算结果说明,加速遗传算法性能优于标准遗传算法,无论针对简单速度模型还是复杂速度模型,加速遗传算法都是适用的。     

遗传算法在反演三维地下水流模型参数中的应用

本文以非均质各向同性承压三维非稳定流为理想模型,结合有限元法讨论了用遗传算法反演水文地质参数问题.计算结果表明,本文在简单遗传算法(SGA)的基础上提出的优体克隆+子体优生遗传算法(BCC-YGCD-GA)具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点.在水资源评价和矿床疏干计算中有广阔的应用前景.     

加速遗传算法在地下水位动态分析中的应用

提出了一种改进的遗传算法－加速遗传算法,分析了它的原理,控制参数的设置,收敛性,全局优化性能和适用性,并把它成苗地应用于地下水位动态分析中。     

集群计算在数字流域模型中的应用

随着计算机技术的发展,以消息传递接口(MPI)标准为代表的高性价比集群计算技术使并行计算在大量传统的专业领域也得到了广泛应用.数字流域模型因需要对大范围流域进行分布式的水文、泥沙过程模拟而提出了较大规模的计算需求.同时,基于分水岭的单元划分方式和专门的河网编码方法使数字流域模型的并行化计算具有先天优势.提出了一种典型的并行调度流程,用于完成产汇流计算的动态任务分配.在自主搭建的MPI计算集群上进行的应用实验表明,集群计算提高了数字流域模型的计算效率,能够作为模型的计算平台.最后指出了此应用计算平台的发展方向.     

数字高程模型在流域水文模型应用中的若干问题

数字高程模型(DEM)在流域水文模型中得到了广泛应用,主要是因为DEM能够自动提取流域水文模型所需要的确定流域排水结构的水文信息。回顾并讨论了DEM在流域水文模型应用中的几个问题,主要包括河网自动提取的方法、DEM中排水方向的确定以及封闭洼地的处理,同时还包括在流域水文模型中应用时DEM的结构类型及尺度问题。由于由DEM生成的模拟河网与流域实际河网间存在一定的差别,最后还讨论了如何对模拟河网进行矫正的问题。     

应用改进并行遗传算法反求水文地质参数研究

利用单纯形法局部搜索速度快和遗传算法全局寻优的特点,同时为了克服两种方法各自的弊病,提出采用混合单纯形技术的并行遗传算法(Hybrid Simplex Parallel Genetic Algorithm,SPGA)进行水文地质逆问题的求解。详细阐述了SPGA算法的具体操作和实现,并将该方法应用于水源地的地下水模拟反演中。计算结果表明,SPGA算法在水文地质参数寻优计算中具有比较好的可靠性和计算效率。     

遗传算法在非线性地下水经济管理模型中的应用

通常采用基于梯度的数学规划方法求解地下水管理模型,如线性规划和非线性规划。但对于高度非线性、非凸的优化问题,尤其是涉及到经济或环境的地下水管理模型,传统方法难以有效地寻找全局最优解。本文介绍了一种求解非线性地下水资源管理模型的遗传算法,并以山东羊庄盆地分布参数地下水系统非线性管理模型为例,给出了用遗传算法在求解这类问题的一般步骤。结果表明该方法能快速有效地找到全局最优解。     

一种基于改进型混合遗传算法的地-井TEM多参数反演方法

在地球物理反演中,往往是要用有限的信息去反演尽可能多的参数,以期获得关于目标体的详尽信息,传统的基于求偏导数的反演方法,在初始模型偏离真值较大的时候,反演很难收敛,而遗传算法则可以克服反演对初值的依赖。这里使用基于等效涡流的方法,简化地-井TEM三分量响应为圆形电流环在自由空间的响应模型,并使用逐步缩小搜索范围和多重小生境相结合的改进型混合遗传算法,较为精确地反演了表征导电薄板异常的七个参数,理论模型算例在多次搜索遗传计算之后,反演获得的模型参数误差小于5‰。     

黄河流域水资源调控方案评价与优选模型

在明确黄河流域水资源调控目标的基础上,结合黄河流域的水资源利用特点,从水资源利用效果和可持续发展两个方面,提出了体现水资源调控目标的指标体系;将效用理论、人工神经网络理论和理想点技术结合,建立了调控方案水资源利用效果评价模型;从可持续发展的内涵和流域水资源利用的角度,提出了流域水资源调控方案可持续发展评价的准则和量化评价方法。用黄河流域水资源调控方案验证了模型和方法是合理可行的。     

Parameters optimization on DHSVM model based on a genetic algorithm

Due to the multiplicity of factors including weather, the underlying surface and human activities, the complexity of parameter optimization for a distributed hydrological model of a watershed land surface goes far beyond the capability of traditional optimization methods. The genetic algorithm is a new attempt to find a solution to this problem. A genetic algorithm design on the Distributed-Hydrology-Soil-Vegetation model (DHSVM) parameter optimization is illustrated in this paper by defining the encoding method, designing the fitness value function, devising the genetic operators, selecting the arithmetic parameters and identifying the arithmetic termination conditions. Finally, a case study of the optimization method is implemented on the Lushi Watershed of the Yellow River Basin and achieves satisfactory results of parameter estimation. The result shows that the genetic algorithm is feasible in optimizing parameters of the DHSVM model.     

混合遗传算法在大地电磁一维反演中的应用

遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法。它不完全依赖于初始猜测,且具有全局收敛的特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题,如工程优化设计,人工智能和决策系统,以及地球物理反演等。尽管遗传算法是一种效率很高的全局优化算法,但许多仿真结果表明,它具有计算时间长,局部搜索能力弱的缺点。而共轭梯度法属于非启发式全局优化搜索方法,收敛速度快,但容易陷入局部极值,且严重依赖初始猜测。根据遗传算法和共轭梯度法的特点,这里提出了一种混合遗传算法,用来进行地球物理反演。该算法既具有遗传算法的全局收敛性,又有共轭梯度法的快速收敛性,经实际应用,取得了良好的效果。     

应用单纯形-模拟退火混合算法估计河流水质参数

将由单纯形法(SM)与模拟退火(SA)两种算法构成的混合算法(SMSA),应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据,估计河流水质参数的函数优化问题。分别就不同的降温指数、内循环次数与新状态产生函数中的扰动系数等算法控制参数对混合算法和改进模拟退火法的收敛速度的影响,进行了数值实验。结果表明,SMSA混合优化算法对于求解估计河流水质参数的函数优化问题是非常有效的。在实验条件下,与单一具有记忆功能的改进模拟退火法的水质参数计算结果相比较,SMSA混合算法具有:①混合算法的收敛速度明显优于改进模拟退火法;②降温指数和内循环次数对SMSA混合算法的收敛速度影响非常微弱;③新状态产生函数中的随机扰动幅度大小对算法收敛速度具有较为明显的影响等特点。     

并行遗传算法对硅藻软岩本构关系的求解

利用并行遗传算法,基于不同条件下软岩三轴压缩实验的实验数据,对正常固结领域和超固结领域硅藻软岩的本构关系进行了拟合,建立了一种新的考虑时间效应的应力-应变-时间本构模型。预测结果分析表明,所建模型很好地反映了硅藻软岩的本构关系,从而验证了该模型并行遗传算法解的合理性和可行性。研究成果在地下空间的利用和开发中具有良好的应用前景,对介于岩石和土之间复杂软岩材料力学特性研究的进一步发展具有重要的参考价值。     

鄂尔多斯白垩系地下水盆地水文地质概念模型

水文地质概念模型是地下水模拟与水资源评价的基础。为了构建地下水数值模拟模型,以鄂尔多斯白垩系地下水盆地为研究对象,以丰富翔实的勘查资料为依据,从白垩系地下水系统边界条件、水文地质结构、水流系统、水文地质参数、源汇项等方面进行概化,联合采用ArcGIS、RS、GMS同位素、基流分割、地质统计学、随机模拟等技术方法,建立了一组水文地质概念模型及其相应的空间离散表达,并讨论了地下水模拟面临的问题与发展趋势。     

模拟退火算法反演水文地质参数算例研究

基于模拟退火算法(SA)这一全局优化技术,耦合地下水模拟的有限元模型,给出水文地质参数的反演方法.并用水文地质参数反演算例来验证反演模型的可用性和适用性.结果表明,用"变尺度"产生新的渗透系数反演结果明显优于"随机法",当初始温度在500～650、降温系数在0.92～O.95时,模拟退火法在正常情况获得了很好的反演结果,在考虑减少观测孔个数和观测水头值有误差的情况下,也取得了较为满意的反演结果.为了提高运算效率,可考虑与传统反演方法或其它人工智能算法相结合.