新安江模型参数优选的改进粒子群算法

• 作者: 刘昌明 武夏宁 江燕 胡铁松
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 参数优选 新安江模型 全局优化 粒子群算法 多种群混合进化
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 1200-1206
• 页数: 7页
• 分类号: P333
• 字数: 5872字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2007.10.008

摘要

借鉴竞争演化和多种群混合的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,建立并行种群混合进化的粒子群算法(PMSE-PSO)和序列主-从种群混合进行的粒子群算法(SMSE-PSO).数值模拟结果表明,这两种改进的粒子群算法具有较高的计算效率、较强的自适应性和稳定性.将PMSE-PSO和SMSE-PSO应用于新安江模型的参数优选中,通过与PSO和SCE-UA的比较可以看出,PMSE-PSO和SMSE-PSO不仅具有较好的全局优化性能和稳定性,而且在调用目标函数次数相同的情况下精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡铁松	武汉大学资源与水电工程科学国家重点实验室	106	1188	20.0	30.0
2	刘昌明	北京师范大学水科学研究院	142	8519	53.0	89.0
3	江燕	北京师范大学水科学研究院	11	101	5.0	10.0
4	武夏宁		4	73	2.0	4.0