【摘 要】
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基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)算法的PEST参数优化程序具有寻优速度快、健壮性好的优点,在地下水模型参数优化研究中有许多成功的应用实例。但是,对于大尺度、
【机 构】
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中国科学院地质与地球物理研究所,核工业北京地质研究院
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基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)算法的PEST参数优化程序具有寻优速度快、健壮性好的优点,在地下水模型参数优化研究中有许多成功的应用实例。但是,对于大尺度、高精度和高复杂性的大规模地下水模拟,使用PEST进行参数优化需要大量的计算时间,优化效率较低。本文应用OpenMP并行编程方法对PEST算法进行了并行化,使之可以在共享存储并行计算机上进行参数优化的并行计算。并将此方法应用于甘肃北山区域地下水模型的参数优化中,并行实验表明,使用并行化的PEST可以将地下水模型参数优化效率提高3.7倍。
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