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基于改进差分进化算法的水文模型参数多目标优选研究 被引量：2
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作者 曹飞凤 许月萍 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2014年第12期3268-3273,共6页
在差分进化算法的基础上,受马尔可夫链蒙特卡罗方法的启发,建立了differential evolution adaptive metropolis(DREAM)算法.DREAM算法融合了马尔可夫链蒙特卡罗方法和差分进化算法的优势,较好地解决了马尔可夫链蒙特卡罗方法中搜索步长... 在差分进化算法的基础上,受马尔可夫链蒙特卡罗方法的启发,建立了differential evolution adaptive metropolis(DREAM)算法.DREAM算法融合了马尔可夫链蒙特卡罗方法和差分进化算法的优势,较好地解决了马尔可夫链蒙特卡罗方法中搜索步长的恰当取值以及搜索方向的准确定位问题,并能有效解决差分进化算法的群体多样性和收敛速度问题.在DREAM算法基础上,引入多目标优化思想,提出了一种基于改进适应度分配策略和外部存档方案的多目标DREAM算法,并应用于岷江流域CMD-3PAR降雨-径流模型参数优选研究.结果表明:多目标DREAM算法能够找到一组范围宽广、分布均匀且数量充足的Pareto最优解供决策者评价优选. 展开更多
关键词 差分进化算法 马尔可夫链蒙特卡罗方法 参数优选 适应度 多目标differential evolutionadaptive metropolis算法
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