检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]山西大学计算机与信息技术学院,太原030006
出 处:《计算机工程与应用》2012年第12期224-228,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:山西省回国留学人员科研项目(No.200811)
摘 要:在估计地下水数值模型参数时,常运用智能优化算法求解数学模型的近似解,以再现现实地下水流的运动。在传统的模拟退火算法基础上,结合遗传算法,提出了一种改进模拟退火遗传算法,它吸收了遗传算法的全局搜索性能和保护最优个体的策略,解决了遗传算法早熟的问题,加强了模拟退火的局部搜索能力。以非均质各向异性承压二维流为例,运用该算法对地下水流数值模型参数进行了反演计算。计算结果表明,该算法克服了传统全局搜索算法收敛速度慢、迭代次数多的缺点,具有计算精度高,可以并行计算等优点。When the parameters of groundwater flow model are estimated,in order to see the real movement,optimization algorithm is used to count the approximate solution.Based on the traditional simulated annealing algorithm,an improved simulated annealing genetic algorithm is proposed.The new algorithm assimilates the advantage of genetic algorithm for the capability of global searching and best individual protection.It avoids earliness and strengthens the property of local searching.Taking 2D unsteady state flows in anisotropy confined aquifer for example,it estimates the parameters of groundwater flow model.The result indicates that the new algorithm avoids the disadvantage of low convergence rate and excessive iterations,possesses the advantages of high precision and parallelism.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222