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: 吴剑锋 杨运 钱家忠 骆乾坤
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 渗透系数 进化算法 噪声遗传算法 地下水污染
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 60-66
• 页数: 7页
• 分类号: P641|X523
• 字数: 3710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2015.01.010

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱家忠	合肥工业大学资源与环境工程学院	135	2921	27.0	49.0
2	吴剑锋	南京大学地球科学与工程学院水科学系	56	1196	17.0	33.0
3	骆乾坤	合肥工业大学资源与环境工程学院	6	21	3.0	4.0
4	杨运		3	5	1.0	2.0