工程地质学报１００４—９６６５／２０１０／１８（１）一０１４０—０５

应用并行ＰＥＳＴ算法优化地下水模型参数

董艳辉①

李国敏①郭永海②

徐海珍①

（①中国科学院地质与地球物理研究所北京１０００２９）（②核７－＿业北京地质研究院北京１０００２９）

摘要基于列文伯格一马夸尔特（Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ—Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）算法的ＰＥｓＴ参数优化程序具有寻优速度快、健壮性好的优点，在地下水模型参数优化研究中有许多成功的应用实例。但是，对于大尺度、高精度和高复杂性的大规模地下水模拟，使用ＰＥＳＴ进行参数优化需要大量的计算时间，优化效率较低。本文应用ＯｐｅｎＭＰ并行编程方法对ＰＥＳＴ算法进行了并行化，使之可以在共享存储并行计算机上进行参数优化的并行计算。并将此方法应用于甘肃北山区域地下水模型的参数优化中，并行实验表明，使用并行化的ＰＥＳＴ可以将地下水模型参数优化效率提高３．７倍。关键词ＰＥＳＴ

ＭＯＤＦＬＯＷ参数优化甘肃北山

文献标识码：Ａ

并行计算

中图分类号：Ｐ６４１．７３

ｏＰＴＤ江ＩＺＡＴＩＯＮＯＦ

ＭＯＤＥＬＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ

ＦＯＲ

ＧＲｏＵＮＤＷＡＴＥＲＦＬｏＷ

ＵＳＩＮＧＰＡＲＡＬＬＥＬＩＺＥＤＰＥＳＴ

ＭＥＴＨＯＤ

ＤＯＮＧＹａｎｈｕｉ①ＬＩＧｕｏｍｉｎ①

ＧＵＯＹｏｎｇｈａｉ②ＸＵＨａｉｚｈｅｎ①

Ａｃａｄｅｍｙ

（（Ｉ）ｌｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏｌｏｇｙａｎｄＧｅｏｐｈｙｓｉｃｓ，ＣｈｉｎｅｓｅｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００２９）

１０００２９）

（②既彬昭Ｒｅｓｅａｒｃｈ

Ａｂｓｔｒａｃｔ

Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ

ｏｆＵｒａｎｉｕｍＧｅｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ

Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｌａｓｔｄｅｃａｄｅｓ，ａｎｕｍｂｅｒｏｆｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｏｒｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃ

ａ

ｍｏｄｅｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．ＯｎｅｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｉｓｔｈｅＰＥＳＴｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｉｓｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ａｓ

ａ

Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ—Ｍａｒｑｕａｒｄｔ—ｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉ—

ｎｏｎｌｉｎｅａｒｐａｒａｍｅｔｅｒｅｓｔｉｍａｔｏｒ，ｔｈｅＰＥＳＴｍｅｔｈｏｄ

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ｅｘｉｓｔｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙｏｆａｎｙｐａｒｔｉｃｕｌａｒ

ｍｏｄｅｌｓ，ｃａｎｅｓｔｉｍａｔｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄ／ｏｒｅｘｃｉｔａｔｉｏｎｓ，ａｎｄｔｙｐｅｓ

ｃｏｖｅｒ

ａ

ｃａｒｒｙｏｕｔ

ｖａｒｉｏｕｓｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｔａｓｋｓ．Ｉｔｓｍｏｄｅｌ

ｗｉｄｅｒａｎｇｅ．Ｉｔｉｓｐｒｅｆｅｒａｂｌｅｔｏｃａｌｉｂｒａｔｅ

ａ

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ＭＯＤＦＬＯＷｍｏｄｅｌｕｓｉｎｇｔｈｅＰＥＳＴｍｅｔｈｏｄｉｎｍａｎｙｓｉｔｕａ—

ｔｉｏｎｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｆｏｒ

ｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅ，ｈｉｇｈ—ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ

ｏｒ

ｈｉｇｈ—ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒｆｌｏｗｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐ—

ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｓｍａｓｓｉｖｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｉｍｅ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ｔｈｅＯｐｅｎＭＰｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｐａｒａｄｉｇｍｉｓｕｓｅｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｍｏｄｅｓｔｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍ

ｔｏ

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ｓｈａｒｅｄ ｍｅｍｏｒｙｃｏｍｐｕｔｅｒｆｏｒｔｈｅＰＥＳＴｍｅｔｈｏｄ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ

ｃａｎ

ｏｆｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌＰＥＳＴ

ｍｅｔｈｏｄ

Ｂｅｉｓｈａｎａｒｅａ，Ｇａｎｓｕｐｒｏｖｉｎｃｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｓｐｅｅｄ

ｂｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｕｐｔｏ３．７ｔｉｍｅｓ．Ｔｈｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ

ｓｐｅｅｄｉｓｄｅｆｉｎｅｄａｓｔｈｅｒａｔｉｏｏｆｔｈｅｓｅｒｉａｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｉｍｅａｎｄｔｈｅｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｉｍｅ．ＴｈｅｐａｒａｌｌｅｌＰＥＳＴｐａ－ｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ

ｍｅｔｈｏｄ

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ｕｓｅｆｕｌａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｔｏｏｌｆｏｒｌａｒｇｅｍｏｄｅｌｓ．

ＫｅｙｗｏｒｄｓＰＥＳＴ，ＭＯＤＦＬＯＷ，Ｐａｒａｍｅｔｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＢｅｉｓｈａｎＭｏｕｎｔａｉｎ，Ｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇ

收稿日期：２００９—０２—２７；收到修改稿日｜胡：２００９－０３—３１．

基金项目：“中国科学院知识创新工程重要方向项目（Ｋｚｃｘ２一ｙｗ一１２６—０４，Ｋｚｃｘ２一ｙｗ一１１６），水利部公益性行业科研专项

（２００８０１０２０），环保公益性行业科研专项（２００７０９０５５）．

第一作者简介：董艳辉，水文地质专业．Ｅｍａｉｌ：ｌｅｍｏｎｄｙｈ＠ｍａｉｌ．ｉｇｇｃａｓ．∽．ｃｎ

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