计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2015年
z1期
145-148
,共4页
杨陈东%常安定%康瑞龙%王静云
楊陳東%常安定%康瑞龍%王靜雲
양진동%상안정%강서룡%왕정운
抽水试验数据%各向异性%含水层参数%进化%组群%粒子群优化算法
抽水試驗數據%各嚮異性%含水層參數%進化%組群%粒子群優化算法
추수시험수거%각향이성%함수층삼수%진화%조군%입자군우화산법
pumping test data%anisotropy%aquifer parameter%evolution%group%Particle Swarm Optimization(PSO) algorithm
在粒子群算法的基础上,引入进化思想和组群思想提出一种新的智能优化算法———进化粒子群算法( EPSO)。基于抽水试验数据,将EPSO算法应用到各向异性含水层参数估计中,对算法性能进行研究并与其他算法进行了对比,发现标准粒子群算法及其一般改进算法已不能有效求解各向异性含水层参数,而EPSO算法进行多次计算后,1)结果可靠;2)目标函数值及待估参数稳定;3)对初始范围的鲁棒性好。结果表明EPSO算法对各向异性含水层参数估计问题具有可靠性、收敛性和鲁棒性,可望应用到更广泛的参数识别问题中。
在粒子群算法的基礎上,引入進化思想和組群思想提齣一種新的智能優化算法———進化粒子群算法( EPSO)。基于抽水試驗數據,將EPSO算法應用到各嚮異性含水層參數估計中,對算法性能進行研究併與其他算法進行瞭對比,髮現標準粒子群算法及其一般改進算法已不能有效求解各嚮異性含水層參數,而EPSO算法進行多次計算後,1)結果可靠;2)目標函數值及待估參數穩定;3)對初始範圍的魯棒性好。結果錶明EPSO算法對各嚮異性含水層參數估計問題具有可靠性、收斂性和魯棒性,可望應用到更廣汎的參數識彆問題中。
재입자군산법적기출상,인입진화사상화조군사상제출일충신적지능우화산법———진화입자군산법( EPSO)。기우추수시험수거,장EPSO산법응용도각향이성함수층삼수고계중,대산법성능진행연구병여기타산법진행료대비,발현표준입자군산법급기일반개진산법이불능유효구해각향이성함수층삼수,이EPSO산법진행다차계산후,1)결과가고;2)목표함수치급대고삼수은정;3)대초시범위적로봉성호。결과표명EPSO산법대각향이성함수층삼수고계문제구유가고성、수렴성화로봉성,가망응용도경엄범적삼수식별문제중。
By introducing evolution thought and group thought into Particle Swarm Optimization ( PSO) algorithm, this paper proposed a new algorithm-Evolutionary Particle Swarm Algorithm ( EPSO) . Based on the pumping test data, the paper used EPSO to estimate the anisotropic aquifer parameters and made a comparative study with other calculation methods. The experimental results demonstrate that sandard PSO algorithm and its general improvements can” t evaluate the anisotropic aquifer parameters but EPSO for multiple calculation show that: 1 ) results are reliable; 2 ) the objective function value and estimated parameters remain stable; 3) parameters show good robustness for original scope. The results show that the EPSO for estimating the anisotropy of aquifer parameters is reliable, convergent and robust.