Inverse modeling of contaminant transport through soil using natural computation

Tadikonda Venkata Bharat, Jitendra Sharma

Dans les comptes rendus d’articles de la conférence: GEO2010 Calgary: 63rd Canadian Geotechnical Conference & 6th Canadian Permafrost Conference

Session: T1-C

ABSTRACT: Several optimization algorithms have been used with varying degree of success to estimate diffusion and retardation coefficients for the design of containment systems. Of these, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms stand out for their simplicity and efficiency; however, PSO algorithms suffer from convergence issues, particularly for the aforementioned inverse problem. Here, a novel algorithm is proposed by combining Big-Bang Big-Crunch algorithm with PSO to overcome convergence issues. The performances of a standard PSO and the proposed algorithms are compared using synthetic data. The proposed algorithm is shown to outperform standard PSO and results in more accurate estimation of parameters from experimental data.

RÉSUMÉ: Plusieurs algorithmes d'optimisation ont été utilisés, avec des degrés variables de succès, pour estimer les coefficients de diffusion et retardement utilisés dans la conception des systèmes de confinement. Parmi ceux-ci, les algorithmes Particle Swarm Optimization (PSO) sont remarquables du fait de leur simplicité et de leur efficacité. Cependant, les algorithmes PSO souffrent de difficultés de convergence, particulièrement pour le problème inverse susmentionné. Un algorithme original est proposé ici en combinant les algorithmes Big-Bang Big-Crunch et PSO pour surmonter les difficultés de convergence. Les performances d'un PSO standard et des algorithmes proposés sont comparées en utilisant des données synthétiques. L'algorithme proposé est montré être plus performant que l'algorithme PSO standard et conduit à des estimations plus précises des paramètres à partir des données expérimentales. 1 INTRODUCTION

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