多种群遗传算法改进的参数反演：提高概率积分法精度

本文主要探讨了基于多种群遗传算法(MPGA)改进的概率积分法在矿山开采沉陷预计中的参数反演问题。标准遗传算法(SGA)在估计概率积分法预计参数时存在早熟收敛和容易陷入局部最优解的局限性。为此，作者提出采用MPGA，这是一种多群体协作的优化算法，旨在提高参数估计的准确性和稳定性。 概率积分法作为我国矿山开采沉陷预测的主要方法，其精度依赖于精确的参数和模型。参数误差和模型误差是影响预测结果的关键因素。文章关注的核心问题是如何通过MPGA减少这些误差，提高预测的可靠性。模拟试验结果显示，MPGA在处理观测站数据中的随机误差、粗差和监测点缺失等复杂情况时表现出强大的抗干扰能力。与SGA相比，MPGA在更少的迭代次数（如57次）下就能达到收敛，这显著提高了计算效率。 具体对比试验表明，在相同的收敛条件下，MPGA得到的下沉值和水平移动值的拟合标准差优于SGA，分别为31mm和32mm。这一结果证实了MPGA在参数反演方面的优越性，对于提升矿山开采沉陷预计的精度具有实际意义。 本文的研究不仅提供了改进参数反演方法的新思路，也为矿山开采沉陷预测领域的实践者提供了一种有效工具，以应对复杂的参数估计问题，增强预测结果的稳健性和准确性。在未来的工作中，这种方法有望进一步优化模型，提高整体预测性能，并在实际应用中发挥重要作用。