【摘 要】
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噪声遗传算法（noisy genetic algorithm,NGA）是近年来引入到地下水领域处理参数空间变异性的新方法.本文针对渗透系数空间变异程度对基于NGA策略的进化算法求解效果影响展开研
【机 构】
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合肥工业大学资源与环境工程学院,南京大学地球科学与工程学院水科学系,淮河水利委员会
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（J2014HGBZ0186）, 国家自然科学基金（41072175,41372235）
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噪声遗传算法（noisy genetic algorithm,NGA）是近年来引入到地下水领域处理参数空间变异性的新方法.本文针对渗透系数空间变异程度对基于NGA策略的进化算法求解效果影响展开研究,探索NGA策略适用范围.研究结果表明：当渗透系数对数方差（σ2lnK）小于1.0时,采用NGA取样策略,提高算法计算效率的同时不会影响优化结果可靠性;当σ2lnK增加到2.0甚至3.0、5.0时,算法优化结果不再具有高可靠性.通过增加NGA最大取样数可以提高算法求解精度,有效降低优化结果的不确定性.但随着最大取
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