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仿生算法在地下水模型反演中的应用现状与展望

《水文地质工程地质》2016年 第1期 | 刘国东 戴振学 邢冰 王焱 孟玉川 李俊   四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室 四川成都610065 美国拉莫斯国家重点实验室 新墨西哥拉莫斯87545
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摘 要:求解地下水逆问题是水文地质学研究的重要内容,传统的基于非线性优化技术的求解地下水逆问题的方法存在收敛速度慢,寻优效率低,易陷入局部最优的缺点。基于模仿生物功能和习性而开发的人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、入侵杂草算法、免疫算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法和果蝇优化算法、蚊子算法、螳螂算法、人工鱼群算法、捕鱼策略算法等仿生算法具有很强的优化能力和寻优效率。人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等4种仿生算法在求解地下水逆问题的应用实践表明,这些方法可以按较大的概率找到全局最优解,且收敛速度较快。确定适当的目标函数转换形式和算法参数,其它仿生算法也完全可以用于地下水模型反演。从这些算法的理论和已应用于其它领域的实践来看,仿生算法在求解地下水逆问题中具有广阔前景。
【分 类】【天文学、地球科学】 > 水文地质学与工程地质学 > 水文地质学(地下水水文学) > 地下水动力学
【关键词】 水文地质参数识别 地下水模型反演 仿生算法 优化方法 全局最优解
【出 处】 《水文地质工程地质》2016年 第1期 41-49页 共9页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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