一种基于变异链搜索的元启发式参数优化算法

本发明属于参数优化算法领域，本发明公开了一种基于变异链搜索的元启发式参数优化算法，特别是一种基于样本点个体特性和样本点集合整体共性的变异链搜索的元启发式的进化式参数优化算法，具体处理步骤包括：（1）水文模型参数确定及层次划分；(2)初始样本群采集；（3）个体最优进化方向（加速度）提取；（4）优化子群划分；（5）优化速度向量生成；（6）搜索方向确定；（7）收敛条件。本发明基于水文模型参数优化过程中样本点之间的相似性与各异性，通过相似度分析和空间聚类方法对样本点进行更新迭代，为水文模型的优化方法提供一个新的思路。