Évaluation des performances d’une nouvelle métaheuristique hybride dans le calage d’un modèle numérique d’écoulement souterrain

Abstract

Ce travail porte sur la résolution des problèmes inverses en hydraulique souterraine, qui sont complexes, de nature hautement non linéaire et dont la résolution avec des techniques déterministes classiques n'est pas évidente. Le recours aux techniques d'optimisation stochastiques s’avèrent, donc, plus fructueux. A ce titre, des techniques de l'intelligence artificielle, en l'occurrence, l’algorithme de corbeau (CSA), l’algorithme de Rao (Rao-1) et un nouvel algorithme hybride (CSARao-1) ont été adopté pour résoudre un problème inverse à savoir: l'identification des paramètres physiques spatialement distribués d’une équation aux dérivées partielles régissant l’écoulement dans un milieu poreux, L'identification des paramètres spatialement distribués qui sont les conductivités hydrauliques, a été réalisée en couplant les algorithmes avec un modèle numérique aux éléments finis. La méthodologie utilisée dans ce travail a donnée de bons résultats et l’algorithme hybride CSARao-1 s’est avéré le plus performant en termes de précision, robustesse et vitesse de convergence.