遗传算法优化Van Genuchten方程参数：高效估计与应用

本文主要探讨了如何利用遗传算法优化估计土壤水分特征曲线中的Van Genuchten方程参数。Van Genuchten方程作为一种描述土壤水分与吸力关系的常用模型，由于其非线性和超定性，传统的参数估计方法如线性回归在处理过程中可能遇到计算复杂度高、结果受人为因素影响大以及全局最优解难以获取的问题。 作者许小健针对这一挑战，引入了遗传算法，特别是实数编码多子种群遗传算法(PPGA)，这是一种基于自然选择和基因变异原理的优化算法。PPGA的优点在于它能有效地处理复杂的非线性问题，具有快速收敛、高精度、自动化程度高、对人为干扰较小以及较强的通用性等特点。通过在MATLAB环境中编写计算程序，作者实现了对Van Genuchten方程参数的高效优化。 实验结果显示，采用PPGA优化后的参数估计能够较好地模拟实际测量数据，表明这种方法在土壤水分特征曲线分析中的应用具有显著的优势。相比于传统的参数估计方法，PPGA为Van Genuchten方程参数的精确估计提供了一种新的有效途径。 文章的关键点集中在以下几个方面： 1. Van Genuchten方程的重要性及其非线性复杂性 2. 传统参数估计方法的局限性 3. 遗传算法，特别是PPGA在优化问题中的应用 4. MATLAB环境下的PPGA实现程序 5. PPGA优化估计的优越性能，包括求解速度、精度和通用性 本文的主要贡献在于提出并验证了实数编码多子种群遗传算法在土壤水分特征曲线参数估计中的有效性，为改善土壤水文学的研究提供了新的计算工具。