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渗透系数空间变异程度对进化算法优化结果影响评价

【作者】 骆乾坤 吴剑锋 杨运 钱家忠    合肥工业大学资源与环境工程学院 合肥230009 南京大学地球科学与工程学院水科学系 南京210093 淮河水利委员会 蚌埠233001

【关键词】 渗透系数 进化算法 噪声遗

摘要】噪声遗传算法(noisy genetic algorithm,NGA)是近年来引入到地下水领域处理参数空间变异性的新方法.本文针对渗透系数空间变异程度对基于NGA策略的进化算法求解效果影响展开研究,探索NGA策略适用范围.研究结果表明:当渗透系数对数方差(σ2lnK)小于1.0时,采用NGA取样策略,提高算法计算效率的同时不会影响优化结果可靠性;当σ2lnK增加到2.0甚至3.0、5.0时,算法优化结果不再具有高可靠性.通过增加NGA最大取样数可以提高算法求解精度,有效降低优化结果的不确定性.但随着最大取样数的增加,优化结果精度和可靠性将不再有明显提高.此时需寻求其他方法,如增加资金投入,获取渗透系数条件点,降低渗透系数场不确定性,从而获得更加准确可靠的优化方案.

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