【摘 要】
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针对基本遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,还可能会出现过早收敛的问题,在马斯京根模型参数估计问题中应用了一种改进了的自适应加速遗传算法(AAG
【机 构】
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华北电力大学,惠州市水电建筑工程有限公司,
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针对基本遗传算法的寻优效果明显依赖于模型参数的初始变化区间的大小,还可能会出现过早收敛的问题,在马斯京根模型参数估计问题中应用了一种改进了的自适应加速遗传算法(AAGA)。并通过某流域河道洪水演算的实例应用进行了与传统优化方法的比较研究。结果表明,该方法具有直观、简便、快速、适用性强等特点,可广泛应用于各种优化问题中。
The optimization effect of the basic genetic algorithm obviously depends on the size of the initial change interval of the model parameters, and premature convergence may also occur. An improved adaptive acceleration is applied to the Muskingum model parameter estimation Genetic Algorithm (AAGA). A comparative study with the traditional optimization method is made through the example application of flood calculation in a river basin. The results show that the proposed method is intuitive, simple, fast and adaptable. It can be widely used in various optimization problems.
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