| 地下水污染源反演的Hooke-Jeeves吸引扩散粒子群混合算法 |
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| 引用本文： | 江思珉,王佩,施小清,郑茂辉.地下水污染源反演的Hooke-Jeeves吸引扩散粒子群混合算法[J].吉林大学学报(地球科学版),2012(6):1866-1872. |
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| 作者姓名： | 江思珉 王佩 施小清 郑茂辉 |
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| 作者单位： | 同济大学水利工程系;南京大学水科学系;同济大学上海防灾救灾研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学青年基金项目(41002078);光华同济土木学院基金项目(201004) |
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| 摘 要： | 根据污染物质量浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,该问题可转化为决策变量为污染源位置和强度的最优化问题进行求解。基于Hooke-Jeeves粒子群混合算法,引入吸引扩散粒子群(ARPSO)算法的粒子群发散算子,保证混合算法的种群多样性,并提出HJ-ARPSO混合算法,再结合地下水污染物迁移模型MT3DMS反演地下水污染源的位置和强度信息。在已知污染源位置和未知污染源位置两种情形下,分别利用HJ-ARPSO算法、HJ-PSO算法和GA算法进行地下水污染源反演。在两种情形下,HJ-ARPSO算法均具有较高的寻优成功率(分别对应为100%和90%);与之相比,未引入粒子群发散算子的HJ-PSO算法在未知污染源位置情形下其寻优成功率迅速降为60%;GA算法寻优效率则最低。算例结果表明,HJ-ARPSO算法是一种有效的地下水污染源反演优化算法。
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| 关 键 词： | 地下水 污染源反演 粒子群算法 Hooke-Jeeves算法 逆问题 |
Groundwater Contaminant Source Identification by Hybrid HookeJeeves and Attractive Repulsive Particle Swarm Optimization Method |
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| Jiang Si-min,Wang Pei,Shi Xiao-qing,Zheng Mao-hui.Groundwater Contaminant Source Identification by Hybrid HookeJeeves and Attractive Repulsive Particle Swarm Optimization Method[J].Journal of Jilin Unviersity:Earth Science Edition,2012(6):1866-1872. |
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| Authors: | Jiang Si-min Wang Pei Shi Xiao-qing Zheng Mao-hui |
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| Institution: | 1.Department of Hydraulic Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China 2.Department of HydroSciences,Nanjing University,Nanjing 210093,China 3.Institute of Disaster Prevention & Relief,Tongji University,Shanghai 200092,China |
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