王 凯 陈红雨

在概念性水文模型的参数率定中，一般是用手工调试或计算机自动完成。要做好手工调试，必须有丰富的经验，而且耗时费力，参数的优选不仅困难还会带有主观性。为了克服不同优化方法的缺点，近年来利用基因法、单纯形法、复合形混合演化法等多种优化算法比较和结合的方式来准确地进行概念性水文模型参数优选的尝试得到越来越多的重视和发展。本文选择基因法、单纯形法、复合形混合演化法及基因法结合单纯形法四种优化方法分别对淮河息县站新安江模型的产汇流参数进行率定，并对结果进行分析比较。

一、参数优化算法简介

基因法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，它模拟基因重组与进化的自然过程,把待解决问题的参数编成二进制码，称为“基因”，若干“基因”组成一个“染色体”，许多“染色体”进行类似于自然选择、配对和变异的运算，经过多次重复运算,直至得到最优的结果。基因法通过“染色体”的“基因突变”，能跳出局部最优解，最终有可能收敛到全局最优解。

单纯形法通过求出单纯形n+1个顶点上的函数值，确定出函数最大值点（最高点）和函数最小值点（最低值点），然后通过反射、扩展、收缩等方法求出一个较好点，取代最高点，构成新的单纯形，或者通过向最低点收缩形成新的单纯形，以此来逼近最小点。

复合形混合演化法由自然界中的生物竞争进化原理和遗传法的基本原理等概念综合而成。……