协同进化算法在资料同化中的应用,该文是算法论文写作资料范文和进化算法和同化和协同方面毕业论文模板范文.
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[摘 要]三维变分方法因为省时易用被世界各国的业务中心广泛使用.近年来,进化算法凭借其在求解数值优化方面的优越性,已被应用到变分同化方法中.将协同进化算法应用到气象资料同化中,利用多种群合作的思想,对目标函数进行优化.通过协同的思想使得最优分析场进一步向真实场逼近,取得更好的资料同化效果.
[关键词]三维变分;进化算法;协同进化
[中图分类号]G642[文献标志码]A[文章编号]2096-0603(2016)36-0140-01
在资料同化的领域中,三维变分方法由于简单易行被广泛应用.基于双精英种群的协同进化算法通过协同的思想,采用多种群以及多种交叉变异算子合作对三维变分目标函数进行优化,使得最优分析场进一步向真实场逼近,从而减小误差,取得更好的资料同化效果.
一、基于双精英种群协同进化算法的三维变分方法
采用基于双精英种群协同进化算法的三维变分方法求解最优分析场的步骤如下:
Step1:初始化规模为N的种op,当前代数gen等于1,最大进化代数Maxgen.
Step2:计算适应度,前N/10名组成精英种群E1;剩余前1/3名的个体构成精英种群E2;种群N中除去E1、E2后的个体划构成普通种群C3.
Step3:两个精英种群中各选一个父代个体,协作操作产生两个子代个体;精英种群E1与普通种群各选一个父代个体,引导操作产生一个子代个体.
Step4:计算子代的适应度,若子代适应度值高于父代,则更新父代个体,否则不更新.
Step5:更新后合成新种群,判断gen是否小于Maxgen,小于则进入Step2,否则跳出循环并输出种群.
二、同化实验设计
Lorenz-63模式与Lorenz-96模式的理想实验设计方案如下:
Step1:构造真实场,用XT表示初始值,采用Lorenz-63模式或Lorenz-96模式对初始值进行预报,得到后续时刻预报值,记为(XT1、XT2、XT3).
Step2:构造背景场,对初始值XT扰动(XB等于XT+σ1)得到XB,之后XB采用模预报得到后续时刻预报值,记为XB1即背景场.后续时刻的背景场由最优分析场Xa利用模式预报获得.
Step3:构造观测场,在已得真实场的值上加以扰动得观测场(Yi等于XTi+σi).
Step4:求解最优分析场,通过Step2和Step3获得背景场和观测场,获得的背景场及观测场利用变分方法得到最优分析场Xa.据每个时刻的真实场XTi构造同一时刻的观测场Yi以及背景场XBi,利用构造好的观测场和背景场结合同化方法获得最优分析场Xai.
三、实验结果与分析
Lorenz-63模式下,Lorenz-96模式下分别采用式(1)(2)对同化得到的最优分析场与真实场进行比较,值越小说明最优分析场与真实场越接近,即同化的性能越好.
(一)Lorenz-63模式下同化性能分析
根据式(1),定义X1为Lorenz-63模式下三维变分方法,X2为Lorenz-63模式下基于双精英种群协同进化算法的同化方法.根据式(2),定义X3为Lorenz-96三维变分方法,X4为Lorenz-96基于双精英种群协同进化算法的三维变分同化方法.100次同化结果误差分析如下表所示:
100次同化结果误差分析表
基于双精英种群的协同进化算法在三维变分资料同化表现了良好的同化性能.与Lorenz-63模式相比,Lorenz-96模式具有很强的非线性,能更好地检验算法性能.从表中可以看出:基于双精英种群协同进化算法的三维变分方法的同化效果更好,与真实场更加接近.
将基于双精英种群的协同进化算法应用于资料同化三维变分方法中,在Lorenz-96和Lorenz-63预报模式中进行数值试验.实验结果表明:基于双精英种群的协同进化算法的优化结果更加接近真实场,有良好的寻优能力.
参考文献:
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