9月28日下午，由研究生院/研究生工作部主辦、水利與環境學院承辦、校研究生科學技術協會協辦的“虹”學講堂第314講通過“騰訊課堂”和“騰訊會議”以線上講座形式順利舉辦。水環學院羅平平教授主持了此次講座，河海大學段青云教授作了題為“Multi-objective calibration of computationally expensive computer simulationmodels”的報告，我校相關學院共計220余名師生參加了此次講座。

段青云教授作報告

本次報告主要圍繞計算機模型參數不確定性量化準則，包括參數篩選和基于代理建模的優化等內容展開。參數篩選是參數不確定性量化的必要步驟，因為只有有限數量的模型參數是敏感的。段青云教授介紹了其團隊開發的優化方法，該方法是基于自適應代理建模的優化(ASMO)，是一種非常有前途和潛力的優化方法，主要體現在：ASMO與SCE-UA一樣完善，但效率更高；對于連續優化問題，MO-ASMO和NSGA Il一樣完善，但前者更高效；對于分布式模型，MO-ASMOGS和MO-ASMO一樣好，但是前者要高效10倍；對于混合優化問題，MO-ASMOCH與NSGAII一樣穩定和完善，但前者的效率更高，是后者的4-10倍。ASMO方法有許多潛在的應用，包括制造設計問題、水庫設計優化、大型復雜分布式模型校準、水系統設計問題等。

講座現場

講座結束后，金菊良教授等人就水文水動力學相關的高性能計算求解未來的多種解法和未來發展方向展開討論，段青云教授針對求解方法提出了自己的觀點，并希望相關領域的青年碩士、博士生為水文模型的未來不懈努力，研究出精度更高、速度更快的水文模型。通過此次講座，同學們更加深刻地理解了水文模型的內涵和相關知識。

（審稿：胡錦玉  網絡編輯：韓月）