遗传单纯形混合算法优化复杂环境模型参数识别

"本文主要探讨了遗传单纯形混合算法(GASM)在复杂环境模型参数识别中的应用，通过实例分析展示了其在优化识别性能和效率上的优势。GASM结合了遗传算法和单纯形法的优点，能够有效地处理非线性约束优化问题，尤其适合于需要大量仿真模拟的环境模型参数识别。在密云水库水质模拟案例中，GASM成功找到WASP模型中10个参数的全局最优解，证明了其在复杂环境模型参数搜索中的实用性。" 在环境科学与工程领域，参数识别是数学模型应用的关键步骤，它涉及到从实际数据中确定模型参数，以便模型能够准确反映现实世界的现象。对于复杂的环境模型，如水文模型、地下水模型和水质模型，参数识别是一个具有挑战性的任务，因为它通常涉及到非线性约束优化问题，并且需要大量的仿真模拟。 遗传算法（GA）是受到生物进化理论启发的一种全局优化工具，以其并行、随机和自适应的特性著称，能够处理各种约束条件下的优化问题。然而，GA可能会陷入局部最优解，特别是在面对高维问题时。另一方面，单纯形法是一种数值优化方法，擅长在低维度问题中寻找全局最优解，但当问题变得复杂时，其性能会下降。 为了克服这些局限，遗传单纯形混合算法（GASM）应运而生。GASM结合了遗传算法的全局搜索能力和单纯形法的局部搜索能力，从而能够在复杂环境中更有效地识别模型参数。在密云水库的水质模拟案例中，GASM被用于优化WASP模型的10个参数，结果显示，无论是在无扰动还是有扰动的情况下，GASM都能找到全局最优解，证明了其在解决环境模型参数识别问题上的高效性和可靠性。 此外，通过对不同优化算法的比较，GASM在搜索性能和效率上展现出了优越性。这对于解决环境模型参数识别问题，尤其是在需要大量仿真的情况下，具有重要意义。传统优化方法如梯度法和单纯形法可能受到初始条件和模型结构的限制，而统计方法如HSY算法和GLUE算法在参数数量较多时计算成本较高。因此，GASM的出现为环境模型参数识别提供了一个更具效率的解决方案。 遗传单纯形混合算法（GASM）在复杂环境模型参数识别中的应用展示了其在优化性能、效率和适用性上的优势，对于推动环境科学与工程领域的模型应用具有重要价值。未来的研究可以进一步探索GASM在其他环境模型和更大规模参数识别问题中的潜力，以优化环境管理决策。