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Numerical Simulation of Dam-Break Flows Using Radial Basis Functions: Application to Urban Flood Inundation

American Journal of Computational Mathematics 2024年第3期14卷 318-332页

作者： abdoulhafar halassi bacar Said Charriffaini Rawhoudine Laboratoire des Mathmatiques Statistiques Informatique et Applications (LMSIA) Dpartement des Mathmatiques Physique-Chimie et Informatique (MPCI) Facult des Sciences et Techniques Universit des Comores Moroni Comoros

Dam-break flows pose significant threats to urban areas due to their potential for causing rapid and extensive flooding. Traditional numerical methods for simulating these events struggle with complex urban landscapes. This paper presents an alternative approach using Radial Basis Functions to simulate dam-break flows and their impact on urban flood inundation. The proposed method adapts a new strategy based on Particle Swarm Optimization for variable shape parameter selection on meshfree formulation to enhance the numerical stability and convergence of the simulation. The method’s accuracy and efficiency are demonstrated through numerical experiments, including well-known partial and circular dam-break problems and an idealized city with a single building, highlighting its potential as a valuable tool for urban flood risk management.

关键词： Dam-Break Flows Numerical Simulation Shallow Water Equations Radial Basis Functions Urban Flood Inundation

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A New Multiobjective Particle Swarm Optimization Using Local Displacement and Local Guides

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Open Journal of Optimization 2024年第2期13卷 31-49页

作者： Saïd Charriffaini Rawhoudine abdoulhafar halassi bacar Laboratoire des Mathmatiques Statistiques Informatique et Applications (LMSIA) Dpartement des Mathmatiques Physique-Chimie et Informatique Facult des Sciences et Techniques Universit des Comores Moroni Comoros

This paper introduces a novel variant of particle swarm optimization that leverages local displacements through attractors for addressing multiobjective optimization problems. The method incorporates a square root distance mechanism into the external archives to enhance the diversity. We evaluate the performance of the proposed approach on a set of constrained and unconstrained multiobjective test functions, establishing a benchmark for comparison. In order to gauge its effectiveness relative to established techniques, we conduct a comprehensive comparison with well-known approaches such as SMPSO, NSGA2 and SPEA2. The numerical results demonstrate that our method not only achieves efficiency but also exhibits competitiveness when compared to evolutionary algorithms. Particularly noteworthy is its superior performance in terms of convergence and diversification, surpassing the capabilities of its predecessors.

关键词： Particle Swarm Optimization Multiobjective Optimization Attractor-Based Displacement Square Root Distance Crowding Distance

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