吉林大学学报(地球科学版) 2012, 42(6) 1866-1872 DOI:     ISSN: 1671-5888 CN: 22-1343/P
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地质工程与环境工程
地下水污染源反演的HookeJeeves吸引扩散粒子群混合算法
江思珉1，王佩2，施小清2，郑茂辉3
1.同济大学水利工程系，上海200092;
2.南京大学水科学系，南京210093;
3.同济大学上海防灾救灾研究所，上海200092
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。
关键词： 地下水 污染源反演 粒子群算法 Hooke-Jeeves算法 逆问题
收稿日期  2012-05-14   修回日期    网络版发布日期  2012-11-26  
DOI:
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)
通讯作者: 郑茂辉（1976-），男，讲师，博士，主要从事灾害仿真模拟研究
作者简介: 江思珉(1980-)，男，讲师，博士，主要从事地下水数值模拟研究，E-mail:jiangsimin@tongji.edu.cn
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