【摘 要】
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求解地下水逆问题是水文地质学研究的重要内容,传统的基于非线性优化技术的求解地下水逆问题的方法存在收敛速度慢,寻优效率低,易陷入局部最优的缺点。基于模仿生物功能和习
【机 构】
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四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室,美国拉莫斯国家重点实验室
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求解地下水逆问题是水文地质学研究的重要内容,传统的基于非线性优化技术的求解地下水逆问题的方法存在收敛速度慢,寻优效率低,易陷入局部最优的缺点。基于模仿生物功能和习性而开发的人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、入侵杂草算法、免疫算法、混合蛙跳算法、人工蜂群算法、萤火虫算法、蝙蝠算法、布谷鸟算法和果蝇优化算法、蚊子算法、螳螂算法、人工鱼群算法、捕鱼策略算法等仿生算法具有很强的优化能力和寻优效率。人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等4种仿生算法在求解地下水逆问题的应用实践表明,这些方法可以按
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