3.5.1 高敏感度参数多目标优化
在参数优化过程中，参数维数过高会影响优化算法的收敛性能。因此，在LH-OAT敏感性分析后，挑选对模型目标敏感度高的参数进行优化，可以大大降低模型参数优化维数，提高算法的优化性能。研究选取高敏感度和极敏感度参数做多目标参数优化，共5个参数，分别为： CH_L2M、FieldCapM、CN2、CH_S2M和Gwdelay。模型优化时，设置MOSCEM-UA的参数为：迭代次数Ndraw=60000，进化序列数Nseq=5个，初始样本大小为200个。
图3-6所示为采用高流量目标FH和低流量目标FL优化的Pareto非劣解。可以看出目标FH与FL间存在明显的制约关系： 不存在能同时满足两个目标均为最优的解。其中，高流量目标 ...... （共1857字） [阅读本文]>>
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