粒子群優(yōu)化算法在確定越流含水層參數(shù)中的應用

張鵠志,郭建青

(長安大學環(huán)境科學與工程學院,陜西 西安 710054)

粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法[1-2]是由Eberhart R C和Kennedy J于1995年提出的一種基于迭代的智能隨機優(yōu)化算法,具有易于理解和實現(xiàn)、全局搜索能力強[3]和計算結(jié)果精度不易受人為因素影響等優(yōu)點。由于PSO算法具有這些優(yōu)點,其在水利工程規(guī)劃設(shè)計領(lǐng)域中已經(jīng)得到了一定的應用。例如,國內(nèi)學者將PSO算法應用于水庫(群)優(yōu)化調(diào)度中,為求解水庫調(diào)度問題提供了一種新的有效解決途徑[4-5];還有的學者將PSO算法引入大壩安全監(jiān)控領(lǐng)域,并結(jié)合多元回歸統(tǒng)計模型建立基于粒子群算法的混凝土壩變形預報模型,并通過優(yōu)化迭代計算確定壩體變形統(tǒng)計模型中各回歸系數(shù)[6]。在開發(fā)利用地下水資源過程中,利用不同的方法分析抽水試驗數(shù)據(jù),是確定含水層參數(shù)的主要途徑之一。標準曲線配線法是分析抽水試驗數(shù)據(jù)的常用方法之一,但是,其在應用過程中存在著人為隨意性,對計算結(jié)果的精度影響較大。為了彌補這個缺陷,人們已將智能優(yōu)化算法應用于分析抽水試驗數(shù)據(jù),確定滿足泰斯假設(shè)條件下的含水層參數(shù)[7]。但是,在利用PSO算法分析越流系統(tǒng)含水層中的抽水試驗數(shù)據(jù)并確定含水層參數(shù)方面,以及PSO算法中的3個控制參數(shù)對算法收斂性和計算結(jié)果精度的影響方面開展的研究工作較少。鑒于此,筆者將PSO算法應用于確定第1類越流系統(tǒng)的含水層參數(shù),并通過數(shù)值試驗,初步討論算法控制參數(shù)c1,c2和 ω對算法收斂性的影響。……