Multi-objective calibration of Tank model using multiple genetic algorithms and stopping criteria

A calibração de modelos hidrológicos estima os valores de parâmetros que não podem ser mensurados e permite a simulação dos processos chuva-vazão. Os algoritmos evolucionários multi-objetivos podem tornam a calibração mais rápida e eficiente por meio de processos iterativos. Contudo, o critério de p...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ticona Gutierrez, Juan Carlos, Caballero, Cassia Brocca, Vasconcellos, Sofia Melo, Vanelli, Franciele Maria, Bravo, Juan Martín
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:Brasil
Institución:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
Repositorio:Repositório Institucional da UFRGS
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:www.lume.ufrgs.br:10183/253836
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10183/253836
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Modelos hidrológicos
Calibração
Algoritmos genéticos
Multi-objective evolutionary algorithm
Tank model
Stopping criterion
NSGA-II
NSGA-III
SPEA-II
Descripción
Sumario:A calibração de modelos hidrológicos estima os valores de parâmetros que não podem ser mensurados e permite a simulação dos processos chuva-vazão. Os algoritmos evolucionários multi-objetivos podem tornam a calibração mais rápida e eficiente por meio de processos iterativos. Contudo, o critério de parada padrão usado para encerrar o processo iterativo é baseado em um número de iterações pré-definido pelo usuário. Como alternativa, o critério de parada Ticona é baseado no número mínimo de iterações requerido para alcançar um determinado número de soluções não-dominadas na Frente de Pareto, resultando em um menor tempo computacional sem perda de desempenho durante a calibração. Neste estudo, foi avaliado o uso do critério de parada Ticona na calibração do Tank Model. A calibração foi realizada em duas bacias hidrográficas, usando três algoritmos genéticos e duas funções-objetivo. Os resultados indicaram um tempo computacional 27,4% a 44,1% menor quando utilizado o critério de parada Ticona em comparação com o critério de parada padrão, ao mesmo tempo que foram obtidos resultados similares quanto aos valores dos parâmetros calibrados e à série temporal de vazão simulada.