基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化  

Parameters optimization of soil water characteristic curve based on hybrid particle swarm algorithm

作　　者：刘利斌[1] 欧阳艾嘉[2,3] 乐光学[2,3] 李肯立[2] 

机构地区：[1]池州学院数学与计算机科学系,安徽池州247000 [2]湖南大学计算机与通信学院,长沙410082 [3]嘉兴学院数理与信息工程学院,浙江嘉兴314001

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第35期218-221,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.60603053;No.61070057);国家自然科学基金重大研究计划(No.90715029);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2011B112)~~

摘　　要：土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten方程(简称VG方程)是目前运用最广泛的土壤水分特征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题,然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比,不但提高了收敛成功率、降低了迭代次数,而且对参数的取值范围也放宽了;采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高,且不需给出参数的初始值。Soil water characteristic curve is an important parameter of soil water movement.Van Genuchten equation（VG equation） is currently the most widely used soil water characteristic curve equation.The VG equation parameter calculation problem is transformed into a nonlinear optimization problem, and then builds the Hybrid Particle Swarm Optimization algorithm（HPSO） of Simplex Algorithm（SM） and Particle Swarm Optimization（PSO） combined is used to solve the nonlinear optimization problem.The simulation experiments results show that HPSO is greatly superior to genetic algorithm, hybrid genetic algorithms, PSO, not only improves the success rate of convergence and reduces the number of iterations of the algorithm, but also relaxes the range of parameters, the accuracy of HPSO in calculation parameters is higher than SM and the Damped Least Square method（DLS） and the initial parameter values are not given.

关 键 词：土壤水分特征曲线 VAN Genuchten方程 单纯形算法 粒子群优化 

分 类 号：S152.7[农业科学—土壤学]