新安江模型并行遗传算法：Java实现的ANN近邻搜索与参数优化

本文主要探讨了如何利用Python和FAISS库实现并行遗传算法在新安江模型参数率定中的应用。首先，编码和解码部分，新安江模型的16个参数被表示为一个染色体，每个参数作为一个基因，通过十进制整数编码来表示。编码过程将参数值区间划分为极小的等份，确保编码精度。在处理约束时，遵循马斯京干法的规则，即Ke和Xe参数需满足2KeXe ≤Δt ≤2Ke -2KeXe，否则会引发计算问题，此时需要重新进行操作直到满足约束。 适应值函数是遗传算法的关键，针对洪水预报问题，通常采用洪水总量、洪峰和峰现时间的合格率作为评价标准。由于这些目标函数非线性和相互依赖，可能导致优化解的非唯一性。为解决这个问题，文章引入了“模糊合格率”的概念，它根据预报相对误差的绝对值确定洪水性能的等级，通过控制参数λ来平衡不同合格率的洪水性能。 遗传算法的核心部分是并行化处理，通过将计算任务分布到多台计算机或微机集群上，利用Java编程实现了并行遗传算法。与串行算法相比，本文提出的并行算法显著缩短了优化过程的时间，提高了模型参数的稳定性。这对于提高新安江模型的实际应用效率和准确性具有重要意义。 在并行计算的背景下，集群技术的应用使得大规模并行计算成为可能，极大地推动了参数率定的效率提升。尽管传统的参数率定方法如Rosenbrock、SCE-UA和遗传算法等都有各自的优点，但它们分别存在局限性，如局部最优问题和解空间复杂度。因此，结合遗传算法的全局优化特性以及集群计算的优势，是当前研究的重点，以寻求更有效的新安江模型参数优化方法。 本文的工作主要集中在如何利用并行遗传算法和FAISS库进行高效且准确的新安江模型参数率定，并通过实际案例验证了其在减少计算时间和提高模型性能方面的优势。这一研究对于提升水文预报的精度和效率具有重要的实践价值。