改进的AGA在河流水质模型参数优化中的应用  

Application of improved genetic algorithm in river water quality modeling

作　　者：王宗志[1] 金菊良[1] 张玲玲[2] 张愉[1] 

机构地区：[1]合肥工业大学土木建筑工程学院,安徽合肥230009 [2]河海大学商学院,江苏南京210098

出　　处：《合肥工业大学学报（自然科学版）》2004年第12期1515-1519,共5页Journal of Hefei University of Technology：Natural Science

基　　金：教育部优秀青年教师资助计划 (教人司 [2 0 0 2 ] 3 5 0 ) ;安徽省优秀青年科技基金资助项目 ( 2 0 0 1年度 ) ;安徽省自然科学基金资助项目 ( 0 10 45 10 2 );四川大学高速水力学国家重点实验室开放基金资助项目 ( 0 2 0 1)

摘　　要：河流水质模型一般具有非线性、非凸等不规则特点 ,若能找到一种优化方法平衡各参数的相对重要性 ,并能使其达到足够的精度 ,这是合理运用水质模型的关键。文章提出通过设置断点对 AGA加以改进 (称改进的 AGA) ,并成功地应用于多参数多宾斯 BOD-DO河流水质模型参数优化中 。The river water quality model has generally nonlinear and other complex characteristics,and the key of reasonable applying the water quality model is to find a kind of excellent parameter optimiation method to balance the relative importance of each parameter in the model and make it attain enough accuracy. In this paper,the accelerating genetic algorithm (AGA) is improved by building breaks in order to prevent deviation of the optimal parameter results from the optimal areas. The improved AGA is applied to the Dobbins-Camp BOD-DO river water quality model which has many parameters.An application example is given,which shows the effectiveness of the presented method.

关 键 词：环境科学 遗传算法 参数优化 水质模型 断点 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] P332.7[自动化与计算机技术—控制科学与工程]