自主遷移的并行遺傳算法用于馬斯京根模型參數估計

摘要：將并行技術與遺傳算法相結合，且針對影響并行遺傳算法性能的遷移時機進行研究，提出了自主遷移的并行遺傳算法用于馬斯京根模型參數估計。實驗結果表明，該算法為估計馬斯京根模型參數提供了一種有效的方法。

關鍵詞：自主遷移； 并行遺傳算法； 馬斯京根模型； 參數估計

Parallel Genetic Algorithm with Self-migration to Parameter Estimation of Muskingum Model

Xie Sheng-jia

(Guangdong Women's Polytechnic College ，Guangzhou 511450）

Abstract: Unify the parallel technology and the genetic algorithm， also conducts the research in view of the influence parallel genetic algorithm performance migration opportunity， proposed the parallel genetic algorithm with self-migration for estimating the parameter of Muskingum model. The experimental result indicated that， this algorithm for estimated the parameter of Muskingum model has provided one effective method. Key words: self-migration; parallel genetic algorithm;Muskingum model;parameter estimation

1 引言

馬斯京根流量演算法是McCarthy 于1934～1935 年在美國馬斯京根河上首先提出和應用的一種洪水流量演算方法[1]，由于該方法數學上比較簡單，計算快捷，對河道地形和糙率資料要求低，且在一般的河道洪水中演算效果較好，因而已在世界上眾多河流的洪水演算中得到了廣泛的應用。馬斯京根模型在實際應用中的一個重要問題是模型參數的估計，這實質上是一個復雜的非線性的參數優化問題，不少學者提出各種方法對其進行研究，如試錯法[2]、最小二乘法[3]、遺傳算法及其改進算法[4-5]、蟻群算法[6]等，這些算法取得了一定的效果。

遺傳算法通過模擬自然界中生物進化的遺傳規律尋找最優的進化結果，屬于帶導向性的隨機優化算法。該算法具有良好的全局搜索能力，搜索過程與目標信息無關，也無需求導等特點，因而適用于求解馬斯京根模型參數的最優估計問題。本文將并行技術與遺傳算法結合，提出將并行遺傳算法應用于馬斯京根模型參數估計，給出具體的并行遺傳算法優化模型參數的過程，并應用實例進行檢驗，檢驗結果表明本文算法是一種有效求解馬斯京根模型參數的方法。

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