混沌实码遗传算法在水质模型参数优选中的应用

作     者：杨晓华 郦建强 

作者机构：北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室北京100875 水利部水利水电规划设计总院水战略研究部北京100011 

出 版 物：《水电能源科学》 (Water Resources and Power)

年 卷 期：2006年第24卷第5期

页      面：1-4页

学科分类：082802[工学-农业水土工程] 08[工学] 0828[工学-农业工程] 

基　　金：国家重点基础研究发展规划项目(G2003CB415204) 国家自然科学基金资助项目(50579009) 水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金(2005B021) 

主　　题：水质模型 参数优选 实数编码 遗传算法 混沌 

摘      要：为提高遗传算法在水质模型参数优选中的计算精度和全局优化能力，利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性，通过在实码遗传算法初始群体中引进50％的混沌变量和50％的均匀随机变量，采用混沌变异，用进化得到的优秀个体群来逐步缩小搜索空间，提出了求解水质模型参数优选的一种新方法——混沌实码遗传算法（CRGA）。应用该方法对1～10个变量的非线性、多峰值测试函数进行了仿真。在收敛速度和全局优化方面，CRGA好于现有的标准二进制编码遗传算法和改进的遗传算法。将CRGA用于求解有关河流横向扩散系数的实际水质模型的参数优选问题，与实编码遗传算法、标准二进制编码遗传算法、传统直线图解法相比，CRGA精度高、收敛速度快。