Van Genuchten方程是应用最广泛的土壤水分特征曲线方程,该方程的关键是4个参数的取值。为了精确地求解这些参数,引入萤火虫算法进行求解,提出了一种基于生物寄生行为的人工萤火虫优化算法(GSOPB)。该算法将萤火虫群分为寄生群和宿主群两个种群,两种群间隔一定的迭代次数相互交换部分萤火虫;淘汰宿主群中适应度较差的一半萤火虫,以体现"优胜劣汰"的生物进化法则。标准测试函数的仿真结果表明了GSOPB算法的有效性;对Van Genuchten方程参数的优化结果表明,GSOPB算法的求解精度优于其他方法,可以作为求解Van方程参数的新方法。
针对布谷鸟算法后期收敛速度慢、计算精度不高等不足提出一种小规模多种群改进方法。将这种方法运用在基本布谷鸟算法CS(Cuckoo Search)和自适应步长布谷鸟算法(ASCS)中,改进后的算法分别称为小规模多种群布谷鸟算法MPCS(Small-scale and multi-population cuckoo search algorithm)、小规模多种群自适应步长布谷鸟算法MPASCS(Small-scale and multi-population cuckoo search with self-adaptive step)。通过8个标准测试函数进行测试,实验结果表明改进后的算法比改进之前的算法有更快的收敛速度、更高的计算精度和收敛成功率。
