Revista de ingeniería informática y tecnología de la información

Comparación del algoritmo genético paralelo y la optimización por enjambre de partículas para la calibración de parámetros en simulación hidrológica

Xinyu Zhang* y Yang Li

La calibración de parámetros es una parte importante de la simulación hidrológica y afecta los resultados finales de la simulación. En este artículo, presentamos algoritmos de optimización heurística, el Algoritmo Genético (GA) y el Algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas (PSO), para hacer frente a la complejidad del problema de calibración de parámetros. En simulaciones hidrológicas a gran escala, utilizamos un marco de algoritmo de calibración de parámetros paralelos de múltiples niveles para aprovechar al máximo los recursos del procesador y acelerar el proceso de resolución de la calibración de parámetros de alta dimensión. Los resultados de la calibración de parámetros con GA y PSO pueden alcanzar básicamente el valor ideal de 0,65 y más, con PSO logrando una aceleración de 7,67 en la supercomputadora TianHe-2. Los resultados experimentales indican que al utilizar una implementación paralela en CPU multinúcleo, es posible la calibración de parámetros de alta dimensión en la simulación hidrológica a gran escala. Además, nuestra comparación de los dos algoritmos muestra que el GA obtiene mejores resultados de calibración y el PSO tiene un efecto de aceleración más pronunciado.