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हाइड्रोलॉजिकल सिमुलेशन में पैरामीटर अंशांकन के लिए समानांतर आनुवंशिक एल्गोरिथ्म और कण झुंड अनुकूलन की तुलना

झिन्यू झांग* और यांग ली

पैरामीटर अंशांकन हाइड्रोलॉजिकल सिमुलेशन का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है और अंतिम सिमुलेशन परिणामों को प्रभावित करता है। इस पत्र में, हम पैरामीटर अंशांकन समस्या की जटिलता से निपटने के लिए हेयुरिस्टिक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम, जेनेटिक एल्गोरिदम (GA) और पार्टिकल स्वॉर्म ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम (PSO) पेश करते हैं। बड़े पैमाने पर हाइड्रोलॉजिकल सिमुलेशन में, हम प्रोसेसर संसाधनों का पूरा उपयोग करने और उच्च आयामी पैरामीटर अंशांकन को हल करने की प्रक्रिया को तेज करने के लिए एक बहुस्तरीय समानांतर पैरामीटर अंशांकन एल्गोरिदम ढांचे का उपयोग करते हैं। GA और PSO के साथ पैरामीटर अंशांकन के परिणाम मूल रूप से 0.65 और उससे अधिक के आदर्श मूल्य तक पहुँच सकते हैं, PSO TianHe-2 सुपरकंप्यूटर पर 7.67 की गति प्राप्त करता है। प्रायोगिक परिणाम संकेत देते हैं कि मल्टीकोर CPU पर समानांतर कार्यान्वयन का उपयोग करके, बड़े पैमाने पर हाइड्रोलॉजिकल सिमुलेशन में उच्च आयामी पैरामीटर अंशांकन संभव है। इसके अलावा, दो एल्गोरिदम की हमारी तुलना से पता चलता है कि GA बेहतर अंशांकन परिणाम प्राप्त करता है और PSO का त्वरण प्रभाव अधिक स्पष्ट होता है।