コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

水文シミュレーションにおけるパラメータ較正のための並列遺伝的アルゴリズムと粒子群最適化の比較

張新宇*と楊李

パラメータ調整は水文学シミュレーションの重要な部分であり、最終的なシミュレーション結果に影響を与えます。本稿では、パラメータ調整問題の複雑さに対処するために、ヒューリスティック最適化アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム (GA) と粒子群最適化アルゴリズム (PSO) を紹介します。大規模な水文学シミュレーションでは、マルチレベル並列パラメータ調整アルゴリズムフレームワークを使用して、プロセッサリソースを最大限に活用し、高次元パラメータ調整を解決するプロセスを加速します。GA と PSO によるパラメータ調整の結果は、基本的に 0.65 以上の理想値に到達でき、PSO は TianHe-2 スーパーコンピュータで 7.67 の高速化を達成しました。実験結果は、マルチコア CPU での並列実装を使用することで、大規模な水文学シミュレーションでの高次元パラメータ調整が可能になることを示しています。さらに、2 つのアルゴリズムを比較すると、GA の方が優れた調整結果が得られ、PSO の方が加速効果が顕著であることがわかります。