摘要
【目的】利用智能优化算法求解Jensen模型参数。【方法】将分布估计引入金枪鱼群优化算法(TSO)中,形成基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)。将改进的基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)与其他算法在CEC2017测试集上进行性能验证,并利用山西潇河灌溉试验站非充分灌溉试验结果对该算法与其他方法求解的精准性进行对比。【结果】(1)在CEC2017测试集上,对比ITSO、TSO、GWO、WOA、SSA和BOA共6种算法的寻优性能表明,ITSO算法寻优能力最强。(2)在山西潇河灌溉试验站非充分灌溉试验结果上分别将ITSO与SPSS软件中非线性回归分析、TSO计算得出的结果进行对比,平均相对误差分别为7.79%、8.13%和7.79%。TSO算法经过50次迭代后找到最优解,而ITSO算法仅需35次迭代后找到最优解【。结论】基于分布估计的金枪鱼群优化算法(ITSO)求解Jensen模型参数,拟合精度高且寻优速度快。
- 单位