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加速遗传算法在变异函数参数优化中的应用
Application of accelerating genetic algorithm to optimizing variogram parameters
【Author】 JIN Ju-liang ,WEI Yi-ming (I.Hefei University of Technology,Hefei 230009,China2.Institute ofPolicy&Management,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100080,China)
【机构】 合肥工业大学; 中国科学院科技政策与管理科学研究所;
【摘要】 考虑到地统计学中实际变异函数曲线上各点的重要性和计算精度各异,文中给出了在变异函数实际值与理论模型计算值之残差的加权平方和最小准则下估计变异函数参数的新方法,实质上这是一个非线性优化问题,可用我们提出的加速遗传算法(AGA)进行求解。实例的计算结果表明,AGA较常规方法简便、通用,而且估计精度高,它可直接在目标函数值最小准则下同时估计块金值、变程、基台值等变异函数的参数,在处理各种复杂的空间优化问题中具有广泛的应用价值。
【Abstract】 :The importance and computational precision of different points is not same on the practical variogram curve in geostatistics.For this reason,in this pape~a method is suggest~to estimate the variogram parameters such as range,nugget and sill at the same time by using the accelerating genetic algorithm(AGA) developed by the authors,under the weighted least square criterion of e~ors between practical vailogram values and theoretical model computational values.The results of the application example show that AGA is convenient,general and high precision.AGA can be widely applied to different spatial optimal problems in geostatistics
【Key words】 :variogram:spatial optimization genetic algorithm; estimation of parameter; geostatistics;
- 【会议录名称】 面向复杂系统的管理理论与信息系统技术学术会议专辑
- 【会议名称】面向复杂系统的管理理论与信息系统技术学术会议
- 【会议时间】2000-12
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】O224
- 【主办单位】中国优选法统筹法与经济数学研究会管理决策与信息系统专业委员会、中国科学院科技政策与管理科学研究所