Sammanfattning av denna webbsida: I denna studie föreslås variabla balansmetoder för prospektering (diversifiering) och exploatering (intensifiering) av den icke-dominerade sorteringsgenetiska algoritmen-II (NSGA-II) med simulerad binär crossover (SBX) och polynommutation (PM) i den multiobjektiva automatiska parameterkalibreringen av en klumpad hydrologisk modell, HYMOD-modellen. Två mål-minimering procent bias och minimering tre topp flödesskillnader-beaktas i kalibreringen av de sex parametrarna i modellen. De föreslagna balanseringsmetoder, som migrerar fokus mellan prospektering och exploatering över generationer genom att variera crossover och mutationsfördelningsindex för SBX respektive PM, jämförs med traditionella statiska balanseringsmetoder (de två tärningsvärdet är fast under optimering) i ett riktmärke hydrologiskt kalibreringsproblem för Leaf River (1950 km 2 ) nära Collins, Mississippi. Tre prestandamått – upplösningskvalitet, avstånd och konvergens – används för att kvantifiera och jämföra kvaliteten på de Pareto-lösningar som erhålls genom de två olika balanseringsmetoderna. De variabla balanseringsmetoder som migrerar fokus för prospektering och exploatering på olika sätt för SBX och PM överträffade andra metoder.
På senare tid har flera variabla balanseringsmetoder för prospektering och utnyttjande av NSGA-II, i den automatiska parameterkalibreringen av en HYdrologic MODel (HYMOD) utvärderats i Reference Ref.
Multiobjective Automatic Parameter Calibration of a Hydrological Model
{'venue': None, 'journal': 'Water', 'mag_field_of_study': ['Geology']}