混合加速遗传算法在流域模型参数优化中的应用

在实编码遗传算法中加入单纯形搜索算子和加速搜索算子,提出了混合加速遗传算法.通过实例对该法与其它一些遗传算法进行了比较.并在大坳流域模型的参数优选中得到成功的应用.结果表明,混合加速遗传算法具有直观、简便、快速及适用性强等特点,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的优秀非线性优化方法.     

水环境模型参数识别的一种新方法

通过在格雷码遗传算法进化过程中加入单纯形搜索算子,并利用格雷码遗传算法和单纯形法所得到的优秀个体群,作为变量新的变化范围,逐步缩小搜索空间,自动向最优解收缩,提出了水环境模型参数识别的一种新方法——格雷码混合加速遗传算法(GCHAGA),给出了实施该算法的详细步骤。对GCHAGA的收敛性和全局优化性进行了理论和实例分析,并在确定河流横向扩散系数等参数识别问题中,GCHAGA得到了精度较高的全局最优解。与格雷码遗传算法(GCGA)和常规优化方法相比,GCHAGA具有精度高、速度快和适用性强等特点,是一种既可以较大概率搜索全局最优解,又能进行局部细致搜索的较好的非线性优化方法,可广泛应用于各种水环境优化问题中。     

基于遗传算法的新安江模型日模拟参数优选研究

在概念性水文模型的参数率定中,目前还没有一个传统优化方法能够提供保证足够高效和稳定性的算法。为了克服传统优化方法中局部收敛性的缺点,近年来利用遗传算法通过计算机准确稳定地进行概念性水文模型的参数优选的尝试得到越来越多的重视和发展。目前优选水文模型待定参数,大多是从次洪模型的方面去讨论,有关日模拟模型的遗传算法参数优选讨论的较少。本文系统分析了基于遗传算法的新安江模型日模拟参数的自动优选,同时针对遗传算法在模型参数众多的情况下时间效率低下问题,通过利用新安江模型参数分层原理与模型参数敏感性分析对优选结果影响,提出一套简化的日模型参数遗传算法优选方案。经过流域模拟检验,该优选方案可行,运行效率高,可以作为类似模型遗传算法参数率定快速、有效的方案。     

加速遗传算法在速度反演中的应用

这里介绍一种加速遗传算法,该算法通过提高计算效率改善了标准遗传算法,加速遗传算法在速度反演应用中具有更高的实用价值。加速遗传算法在每次加速循环中进行一次迭代,用部份最佳个体的边界值优化搜索范围,大大地提高了计算效率。在迭代完成后,进行混沌优化以提高反演精度。二种算法的反演计算结果说明,加速遗传算法性能优于标准遗传算法,无论针对简单速度模型还是复杂速度模型,加速遗传算法都是适用的。     

遗传算法在水文预报中的应用

本文简要介绍了遗传算法的基本原理,利用该算法率定新安江模型的参数,并应用于江界河-思南区间的水文预报.结果表明,利用遗传算法率定水文模型参数直观、简便、适用性强,能较大地提高水文预报的效率和精度.     

基于混合遗传算法估计van Genuchten方程参数

van Genuchten(VG)方程是最常用的土壤水分特征曲线方程,其参数取值的精度直接影响到土壤水分运动方程计算的精度.该文建立了VG方程参数的优化模型,构建遗传算法与Levenberg-Marquardt算法相结合的混合遗传算法对其进行求解,并进行了数值试验.结果表明采用混合遗传算法比普通遗传算法不但提高了收敛效率,而且收敛迭代次数也大大减少;采用混合遗传算法估计参数的精度比非线性单纯形法和阻尼最小二乘法要高一些,而且不需要给参数初值.因此,混合遗传算法可以作为估计VG方程参数的一种新方法.     

海鸥优化算法在四川盆地渝西区块H井区页岩气储层最优化测井解释中的应用

页岩气储层矿物类型多样,常规的测井解释方法难以建立储层参数体积模型。最优化测井可以有效地评价多矿物组成的复杂岩性油气藏,但该方法的关键是优化算法的选择。利用最新提出的海鸥优化算法对四川盆地渝西区块H井区页岩气储层进行了矿物、物性参数等最优化测井解释,并与遗传算法和遗传—复合形混合算法进行了对比。结果显示,海鸥优化算法的最优化测井解释与岩心分析资料吻合较高、误差小、计算速度较快,弥补了遗传算法过早收敛、容易陷入局部最优以及遗传—复合形混合算法需要二次优化、搜索速度较慢等不足。这为海鸥优化算法在其他地区页岩气储层评价中的应用提供了借鉴。     

新安江模型参数多目标优化研究

水文模型的参数优化率定一直以来是水文预报领域的重要研究内容,当水文模型的结构确定后,水文模型参数的选择对水文模型整体性能和水文预报结果的好坏有着至关重要的影响.针对传统水文模型参数优选采用单一目标不能充分全面挖掘水文观测资料中蕴含的水文特征信息的缺陷,本文以新安江三水源模型为例,尝试采用多目标优化算法优化率定水文模型,算例应用分析表明,通过合理的选择目标函数的种类和数目,采用多目标进化算法优化率定模型参数,可以获得相对于单目标率定模型参数更优的结果.进一步,研究工作针对模型参数优化的结果进行分析,可以明显看出模型参数优化中存在“异参同效”现象,为后续模型参数不确定性分析等相关研究工作的开展做好了铺垫.     

群居蜘蛛优化算法在水文频率分析中的应用

水文频率分析在参数估计过程中常采用智能优化适线法,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,但这些算法模型参数难以有效确定,导致寻优结果存在不稳定的不足。为了克服传统优化适线法的缺陷,在系统阐述群居蜘蛛优化算法基本原理的基础上,将群居蜘蛛优化算法用于水文频率曲线的参数确定中,并与传统的参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法、遗传算法)加以比较。实例结果表明,该方法搜索效率高,寻优结果稳定,能较好获得参数的最优解。     

遗传模拟退火的BP算法在冲击地压中的应用

冲击地压的预测、预报的研究,大多数仍停留在简单的统计研究和单因素的预测方面,因而,结果也不十分理想。笔者采用多层前向网络对该问题进行数学建模,网络的训练算法采用基于遗传模拟退火的BP优化算法。该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法。新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强全局随机搜索能力。同时,利用华丰矿冲击地压的实际监测数据,通过遗传算法的主要性能指标对新算法的参数进行了比较研究,得到优化后的一组参数。利用该参数,对冲击地压的神经网络模型的结构、权值和阈值进行了优化,得到了非全连接的优化神经网络模型。最后,利用该模型对华丰矿冲击地压进行了短期最大震级的预报。预测结果的相对误差率平均为 7.84 %,预测效果比较理想。     

Définition d'une limite multicritère ; stratigraphie du passage Campanien–Maastrichtien du site géologique de Tercis (Landes,SW France)Definition of a multi-criteria boundary; stratigraphy of the Campanian–Maastrichtian interval of the geological site at Tercis (Landes,SW France)

Lithostratigraphy, physicochemical stratigraphy, biostratigraphy, and geochronology of the 77–70 Ma old series bracketing the Campanian–Maastrichtian boundary have been investigated by 70 experts. For the first time, direct relationships between macro- and microfossils have been established, as well as direct and indirect relationships between chemo-physical and biostratigraphical tools. A combination of criteria for selecting the boundary level, duration estimates, uncertainties on durations and on the location of biohorizons have been considered; new chronostratigraphic units are proposed. The geological site at Tercis is accepted by the Commission on Stratigraphy as the international reference for the stratigraphy of the studied interval. To cite this article: G.S. Odin, C. R. Geoscience 334 (2002) 409–414.     

Late Wuchiapingian (Late Dzhulfian,early Late Permian) limestone olistolites within the Tertiary flysch of Glypia Unit (Mount Parnon,central–eastern Peloponnesus,Greece)

Some olistolites reworked in a Tertiary flysch of Mount Parnon (Peloponnesus, Greece) exhibit a Late Permian assemblage, dominated by Paradunbarula (Shindella) shindensis, Hemigordiopsis cf. luquensis and Colaniella aff. minima. This association corresponds to the Late Wuchiapingian (=Late Dzhulfian), a substage whose algae and foraminifera are generally little known. Contemporaneous limestones crop out in the middle part of the Episkopi Formation in Hydra, but they are rather commonly reworked in Mesozoic and Cainozoic sequences. The palaeobiogeographical affinities shared by the foraminiferal markers of Greece, southeastern Pamir, and southern China, are very strong (up to the specific level), and are congruent with the Pangea B reconstructions. To cite this article: E. Skourtsos et al., C. R. Geoscience 334 (2002) 925–931.     

PALEONTOLOGY

正20141596 Liu Yunhuan(School of Earth Sciences and Resources,Chang’an University,Xi’an 710054,China);Shao Tiequan Early Cambrian Quadrapyrgites Fossils of Xixiang Boita in Southern Shaanxi Province(Journal of Earth Sciences and Environment,ISSN1672-6561,CN61-1423/P,35(3),2013,p.39-43,3 illus.,20 refs.)     

GEOCHEMICAL EXPLORATION

正20141719 Chen Zhijun(State Key Laboratory of Geological Processes and Mineral Resources,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China);Chen Jianguo Automated Batch Mapping Solution for Serial Maps:A Case Study of Exploration Geochemistry Maps(Journal of Geology,ISSN1674-3636,CN32-1796/P,37(3),2013,p.456-464,2 illus.,2 tables,10 refs.)     

MICROPALAEONTOLOGY

正20140962 Chen Fenning(Xi’an Institute of Geology and Mineral Resources,Xi’an710054,China);Chen Ruiming Late Miocene-Early Pleistocene Ostracoda Fauna of Gyirong Basin,Southern Tibet(Acta Geologica Sinica,ISSN0001-5717,CN11-1951/P,87(6),2013,p.872-886,6illus.,56refs.)     

PETROLOGY

正1.IGNEOUS PETROLOGY20142008Cai Jinhui(Wuhan Center,China Geological Survey,Wuhan 430205,China);Liu Wei Zircon U-Pb Geochronology and Mineralization Significance of Granodiorites from Fuzichong Pb-Zn Deposit,Guangxi,South China(Geology and Mineral Resources of South China,ISSN1007-3701,CN42-1417/P,29(4),2013,p.271-281,7illus.,     

ENVIRONMENTAL GEOLOGY

正20141205Cheng Weiming(State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System,Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,CAS,Beijing 100101,China);Xia Yao Regional Hazard Assessment of Disaster Environment for Debris Flows:Taking Jundu Mountain,Beijing as an     

PROSPECTING EXPLORATION

正20141266Fan Chaoyan(Guangdong Provincial Key Laboratory of Mineral Resources and Geological Processes,Guangzhou 510275,China);Wang Zhenghai On Error Analysis and Correction Method of Measured Strata Section with Wire Projection Method(Journal of     

OCEANOGRAPHY & MARINE GEOLOGY

正20140582 Fang Xisheng(Key Lab.of Marine Sedimentology and Environmental Geology,First Institute of Oceanography,State Oceanic Administration,Qingdao 266061,China);Shi Xuefa Mineralogy of Surface Sediment in the Eastern Area off the Ryukyu Islands and Its Geological Significance(Marine Geology Quaternary Geology,ISSN0256-1492,CN37     

ENVIRONMENTAL GEOLOGY

正20141810 Bian Yumei(Geological Environmental Monitoring Center of Liaoning Province,Shenyang 110032,China);Zhang Jing Zoning Haicheng,Liaoning Province,by GeoHazard Risk and Geo-Hazard Assessment(Journal of Geological Hazards and Environment Preservation,ISSN1006-4362,CN51-1467/P,24(3),2013,p.5-9,2 illus.,tables,refs.)