【摘 要】
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将由单纯形法(SM)与模拟退火(SA)两种算法构成的混合算法(SMSA),应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据,估计河流水质参数的函数优化问题.分别就不
【机 构】
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长安大学环境科学与工程学院,中国科学院新疆生态与地理研究所
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将由单纯形法(SM)与模拟退火(SA)两种算法构成的混合算法(SMSA),应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据,估计河流水质参数的函数优化问题.分别就不同的降温指数、内循环次数与新状态产生函数中的扰动系数等算法控制参数对混合算法和改进模拟退火法的收敛速度的影响,进行了数值实验.结果表明,SMSA混合优化算法对于求解估计河流水质参数的函数优化问题是非常有效的.在实验条件下,与单一具有记忆功能的改进模拟退火法的水质参数计算结果相比较, SMSA混合算法具有:①混合算法的收敛速度明显优于
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