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Gli algoritmi genetici hanno dimostrato di essere potenti strumenti per la risoluzione di una vasta gamma di problemi di acqua di ottimizzazione delle risorse. L'applicazione di questi approcci alle applicazioni delle risorse idriche complessi, di grandi dimensioni può essere difficile a causa delle limitazioni di calcolo, soprattutto Timberland Spaccio Marche quando un modello numerico è necessario per valutare le diverse soluzioni. Questo problema è particolarmente acuto per risolvere campo scala problemi di progettazione bonifica delle acque sotterranee, in cui sottili griglie spaziali sono spesso necessarie per la precisione. Griglie più fini generalmente migliorano la precisione delle soluzioni, ma sono anche computazionalmente costosi. In questo articolo presentiamo algoritmi multiscala iniezione isola genetiche (IIGAs), in cui gli algoritmi di ottimizzazione hanno diverse popolazioni multiscala che lavorano su diverse isole (gruppi di processori) e lo scambio di informazioni periodicamente. Questo nuovo approccio è stato testato con un problema di progettazione pump-and-treat campo scala a Umatilla Army Depot in Oregon, Stati Uniti d'America. Le prestazioni di diverse varianti di questo approccio è confrontato con i risultati di un algoritmo genetico semplice. Il nuovo approccio ha trovato la stessa soluzione fino al 81% più veloce rispetto l'algoritmo genetico semplice e 9-53% più veloce di altre strategie multiscala in precedenza formulate. Questi risultati indicano promessa notevole per IIGA multiscala approcci per migliorare Outlet Timberland Aosta la soluzione di applicazioni complesse risorse idriche a scala di campo.
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