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基于改进鲸鱼优化算法的重力坝变形参数反演
基于改进鲸鱼优化算法的重力坝变形参数反演
摘要：重力坝的变形参数反演在地质灾害预警、工程安全性评估等方面具有重要意义。传统的反演方法在计算效率和全局搜索能力方面存在一定的不足。为了提高反演精度和收敛速度，本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的重力坝变形参数反演方法。通过改进鲸鱼优化算法的初始解生成策略和搜索策略，可以有效地实现重力坝变形参数的反演。实验结果表明，该方法具有较高的收敛速度和全局搜索能力，可以提供准确的重力坝变形参数反演结果。因此，该方法在重力坝变形监测和灾害预警中具有广阔的应用前景。
关键词：重力坝；变形参数反演；鲸鱼优化算法；改进策略；搜索能力
1.介绍
重力坝是一种常见的水资源调节和防洪工程结构，其结构稳定性和变形性能对工程安全性至关重要。重力坝的变形参数反演是对重力坝变形监测数据的处理和分析过程，可用于评估重力坝的结构健康和安全性。传统的反演方法包括基于梯度下降的优化算法和遗传算法等，但存在着局部最优解、收敛速度慢等问题。因此，本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的重力坝变形参数反演方法，旨在提高反演精度和收敛速度。
2.鲸鱼优化算法
鲸鱼优化算法是一种启发式优化算法，模拟了鲸鱼的觅食行为。其基本思想是通过模拟鲸鱼的游动过程，在解空间中搜索全局最优解。具体而言，鲸鱼优化算法包括生成初始解、更新位置和适应值等步骤。然而，传统的鲸鱼优化算法在生成初始解和更新位置时存在一定的随机性和局部搜索能力不足等问题，限制了其在重力坝变形参数反演中的应用。
3.改进的鲸鱼优化算法
为了克服传统鲸鱼优化算法的不足，本文提出了基于改进的策略的鲸鱼优化算法。具体而言，改进的鲸鱼优化算法包括初始解生成策略和搜索策略两个方面。
3.1初始解生成策略
传统的鲸鱼优化算法通过随机生成初始解，但容易陷入局部最优解中。为了改进这一问题，本文提出了一种根据重力坝变形监测数据生成初始解的策略。具体而言，将重力坝变形监测数据转化为初始解的位置，并通过一定的修正策略进行位置优化。这样，可以使初始解更加接近全局最优解，提高反演精度和收敛速度。
3.2搜索策略
为了提高搜索能力，本文引入了遗传算法的搜索策略。即通过选择、交叉和变异等操作对鲸鱼优化算法进行改进。具体而言，在选择操作中，根据适应值对个体进行排序，并选择适应值较高的个体。在交叉操作中，采用多点交叉以增加搜索空间。在变异操作中，通过对变异概率的调整控制搜索过程的探索和利用能力。通过引入遗传算法的搜索策略，可以充分发挥鲸鱼优化算法的全局搜索能力，并提高反演效果。
4.实验结果
本文以某重力坝为对象，在改进的鲸鱼优化算法和传统的鲸鱼优化算法下进行了重力坝变形参数反演实验。实验结果表明，改进的鲸鱼优化算法具有更快的收敛速度和更高的反演精度。与传统的鲸鱼优化算法相比，改进后的算法在相同的迭代次数下，能够找到更接近真实值的变形参数。
5.结论
本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的重力坝变形参数反演方法，该方法通过改进初始解生成策略和搜索策略，提高了反演精度和收敛速度。实验结果表明，该方法具有较高的收敛速度和全局搜索能力，可以提供准确的重力坝变形参数反演结果。因此，该方法在重力坝变形监测和灾害预警中具有广阔的应用前景。
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