Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Сравнение параллельного генетического алгоритма и оптимизации роя частиц для калибровки параметров в гидрологическом моделировании

Синью Чжан* и Ян Ли

Калибровка параметров является важной частью гидрологического моделирования и влияет на конечные результаты моделирования. В этой статье мы представляем эвристические алгоритмы оптимизации, генетический алгоритм (GA) и алгоритм оптимизации роя частиц (PSO), чтобы справиться со сложностью проблемы калибровки параметров. В крупномасштабных гидрологических моделированиях мы используем многоуровневую параллельную структуру алгоритма калибровки параметров, чтобы полностью использовать ресурсы процессора и ускорить процесс решения калибровки параметров высокой размерности. Результаты калибровки параметров с помощью GA и PSO в основном могут достигать идеального значения 0,65 и выше, при этом PSO достигает ускорения 7,67 на суперкомпьютере TianHe-2. Экспериментальные результаты показывают, что при использовании параллельной реализации на многоядерных процессорах возможна калибровка параметров высокой размерности в крупномасштабном гидрологическом моделировании. Более того, наше сравнение двух алгоритмов показывает, что GA получает лучшие результаты калибровки, а PSO имеет более выраженный эффект ускорения.