Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Comparação de algoritmo genético paralelo e otimização por enxame de partículas para calibração de parâmetros em simulação hidrológica

Xinyu Zhang* e Yang Li

A calibração dos parâmetros é uma parte importante da simulação hidrológica e afeta os resultados finais da simulação. Neste artigo, apresentamos algoritmos de otimização heurística, Algoritmo Genético (GA) e Algoritmo de Otimização de Enxame de Partículas (PSO), para lidar com a complexidade do problema de calibração de parâmetros. Em simulações hidrológicas de grande escala, utilizamos uma estrutura de algoritmo de calibração de parâmetros paralelos multinível para aproveitar ao máximo as capacidades do processador e acelerar o processo de resolução de calibração de parâmetros de alta dimensão. Os resultados da calibração dos parâmetros com o GA e o PSO podem basicamente atingir o valor ideal de 0,65 e acima, com o PSO a atingir uma aceleração de 7,67 no supercomputador TianHe-2. Os resultados experimentais indicam que utilizando uma implementação paralela em CPUs multicore, é possível a calibração de parâmetros dimensionais elevados em simulação hidrológica de larga escala. Além disso, a nossa comparação dos dois algoritmos mostra que o GA obtém melhores resultados de calibração e o PSO tem um efeito de aceleração mais pronunciado.