利用单纯形-粒子群算法识别 二维河流水质参数

将单纯形-粒子群混合算法应用于分析二维河流横向扩散情况下的水团示踪试验数据，估计河流的横向扩散系数、断面平均流速和污水排放位置。数值试验结果表明：①加速因子c1,c2和参数初值取值范围综合影响粒子的搜索能力，当加速因子c1=c2=1.72时，有利于保持粒子的搜索能力；②在同样的条件下，混合算法的时间性能指标值小于单一的粒子群优化算法；③参数初值的取值范围对混合算法收敛性几乎没有影响；④混合算法可以有效地应用于河流水质数学模型参数识别问题。混合算法能改善粒子群算法在迭代后期出现的收敛速度慢、早熟的不足，是分析河流水质模型参数的一种有效方法。