改进单纯形法在复杂模型参数识别中的高效应用

"这篇论文是2010年由赵全胜、张春会和佟德君发表在《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》上的，属于自然科学领域的论文，主要探讨了改进单纯形法（IMSM）在复杂环境模型参数识别中的应用。该方法结合了随机全局搜索和单纯形法的局部快速搜索策略，旨在提高识别性能和效率。通过实例分析，即在基于随机介质理论的抽水地面沉降时空耦合预测模型中，对4个参数进行优化识别，证明了IMSM算法能够在各种条件下找到模型参数的全局最优解，显示了其在复杂问题求解中的有效性。此外，论文还通过与其他算法的比较，强调了IMSM算法在搜索性能和效率上的优势。" 在该论文中，作者提出了一种名为改进单纯形法（IMSM）的新算法，该算法是对传统单纯形法的一种扩展和优化。单纯形法是一种常见的优化技术，常用于线性和非线性规划问题，以寻找多变量函数的最小值或最大值。传统的单纯形法依赖于局部搜索，容易陷入局部最优，而IMSM则通过引入随机全局搜索的元素，增加了探索解决方案空间的能力，从而提高了寻找全局最优解的可能性。 论文中选择的案例是一个实际的环境问题——抽水地面沉降的预测模型。这是一个复杂的时空耦合模型，涉及到多个参数，例如地下水位、抽水量、土壤特性等。通过应用IMSM算法，论文展示了即使在存在不确定性或数据扰动的情况下，也能有效地识别这些关键参数，确保模型预测的准确性和可靠性。 此外，论文还进行了算法对比，这表明IMSM不仅在解决复杂环境模型的参数识别上表现优秀，而且在搜索速度和效率上优于其他传统方法。这一结果对于解决类似环境模型参数识别问题的其他研究人员来说具有重要的参考价值，尤其是在需要高效、准确求解多变量优化问题的领域。 这篇论文通过提出并应用改进单纯形法，展示了如何在复杂环境模型中进行高效的参数识别，并提供了关于优化算法设计和选择的新见解，对于提升环境模型的预测精度和实际应用性具有积极意义。