非线性模型参数估计的大洪水算法
非线性数学建模与数值计算方法
非线性数学建模与数值计算方法在当今社会的各个领域，非线性问题无处不在。
在处理这些非线性问题时，如何建立合理的数学模型和采用高效的数值计算方法成为了一大挑战。
非线性数学建模和数值计算方法是解决这些问题的关键。
一、非线性数学建模所谓非线性数学建模，是指在一定的数学理论支持下，对于某一研究问题，建立一个非线性的数学模型，来定量描述和分析问题的复杂性质和变化规律。
常见的非线性问题如：混沌、复杂动力学、非线性光学、非线性弹性等，这些问题也常常是跨学科研究的。
在这些问题中，模型的复杂性和精确性是十分重要的，而往往传统的线性模型无法满足研究的需要。
针对这些问题，使用非线性数学建模的方法，可以通过合适的方程模型，准确地描述复杂的现象，为研究提供重要的数学工具和分析手段。
二、数值计算方法在建立好数学模型后，我们需要使用数值计算方法对模型进行求解。
数值计算是通过数值方法求解实际的数学问题。
对于非线性问题的求解，因其特殊性质，使得求解过程十分复杂和困难。
然而，在数值计算的发展过程中，已经出现了许多高效的数值求解方法，如Newton法、分裂迭代法、Galerkin法、有限元法等。
这些数值计算方法在非线性问题的求解上，具有许多优点，如高精度、高效率、可自适应等，这些都使得非线性问题的求解变得更加可行和有效。
三、多尺度问题然而，在实际研究中，非线性问题往往是多尺度的，即问题的性质在不同的尺度下有不同的行为。
为了解决这一问题，我们需要使用多尺度建模和数值计算方法。
多尺度方法是指建立一个多尺度数学模型，将问题分解成不同的尺度上，将复杂问题分解为较小的模块，降低求解的难度。
在求解过程中，可以采用多重网格方法、耦合方法等，从而提高计算效率和精度。
在处理多尺度问题时，使用多尺度建模和数值计算方法，能够更好地描述和分析问题的各个尺度的行为，同时降低模型误差，提高模拟结果的可靠性和精度。
四、总结总之，非线性数学建模和数值计算方法是解决复杂问题的重要手段。
非线性模型参数估计的大洪水算法
滨江学院毕业论文题目非线性模型参数估计的大洪水算法院系大气与遥感系专业测绘工程学生姓名刘少东学号20092350012指导教师王永弟职称讲师二Ｏ一三年五月二十日目录１引言 ...................................................................................................................... - 1 -2 非线性模型参数估计.......................................................................................... - 1 -3 基本大洪水算法 .................................................................................................. - 2 -4 大洪水算法改进 .................................................................................................. - 3 -5 大洪水算法的应用实例...................................................................................... - 4 -6 结束语 .................................................................................................................. - 6 -参考文献 .................................................................................................................. -7 -致谢 .......................................................................................................................... -8 -Abstract ................................................................................................................. - 10 -非线性模型参数估计的大洪水算法刘少东南京信息工程大学滨江学院测绘工程专业，南京 210044摘要：经过两百多年的发展，线性模型参数估计理论已经非常成熟，成果丰硕。
基于非线性预处理网络流量预测方法的泛洪型DDoS攻击检测算法
计
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Ｖ ｏ ＿ ３４ Ｎ Ｉ Ｓ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｃ０Ｍ ＰＵＴＥＲＳ ＮＥ Ｅ Ｊ
基 于 非 线 性 预 处 理 网 络 流 量 预 测 方 法 的 泛 洪 型 Ｄ Ｓ攻 击 检 测 算 法 Ｄｏ
ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌ ｔａ ａ ｙｓｓ，ｉ ｓ ｐｒ ｖｅ ｈａ ｓ ａ ｍ ｏ ｅ ｅ ｆｃｅ ｌ ｏ ｉｈｍ ｏ ｅ ｎｉ ｔ ｃ ｉｈ ｂａ ｅ ｎ ｗａ ｅ ｅ ｎ ｌ ｉ ｔｉ ｏ ｎ ｔ ｔｉ ｒ ｆ ｉｉ ｎｔａ ｇ ｒ ｔ ｃ ｎｃ ｒ ｎｇ ｄｅ ｅ —
关键词 分布式拒绝服务 ； 线性预处理 ； 非 网络 流 量 预 测 ； 时 检 测 实
ＴＰ ９ ３３ Ｄ ＯＩ号 ：１ ． ７ ４ Ｓ ． ． ０ ６ ２ １ ． ０ ９ ０ ３２ ／ Ｐ Ｊ １ １ ． ０ １ ０ ３ ５
中图法分类号
Ａ ｏ ｄ ｎｇ Ｂａ ｅ Ｆｌ ｏ ｉ — ｓ ｄ ＤＤｏ ｔ ｃ ｉ ｎ Ａｌ ｏ ｉｈ ｓ ｄ ｏ Ｓ Ｄｅ ｅ ｔｏ ｇ ｒ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ
ｒ ｍｅ ｅ ｓ ａ ｅ ｐｏ ｐｅ ｌ ｅ ．Ｍ ｏ ｅ ｖｅ ａ ｔｒ ｒ ｒ ｒｙｓ ｔ ｒ ｏ ｒ，ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｄ ｌ ｙ ｉ ｅ ｔｙ ｓ ｒ ｅ ｎｄ ａ ｓ ｔｃ ｎ ｒ ａ ｉｅｗｅ ｌ ｅ ｅ ｔｏ ｅ ａ ｓｇｒ ａ ｌ ｈｏ ｔ ｎ ａ ｌｏ ｉ ａ ｅ ｌ ｌ ｚ
ｔｏｎ ｒ ｓ ｔ ． Ｔ ｈ ｌ ｒｔ ｉ ｅ ｕｌｓ ｅ ａ ｇｏ ｉｈｍ ａ ｃ ｅ ｅ １ ０ ｃ ｎ ａ ｈｉ ｖ ０ ｏｆｂｏ ｈ ｄ ｔ ｃ ｉ ａ ｅ ａ ｃ ｕ ａ ｙ ｒ ｔ ｈｅ — ｔ ｅ ｅ ｔｏｎ ｒ ｔ ｎｄ ａ ｃ ｒ ｃ ａ ｅ ｗ ｎ ｐａ
洪水频率计算(规范方法)
附录A 洪水频率计算A1 洪水频率曲线统计参数的估计和确定A1。
1 参数估计法A1。
1。
1 矩法。
对于n 年连序系列,可采用下列公式计算各统计参数： 均值∑==ni i X n X 11 （A1）均方差 ∑=--=ni i X X n S 12)(11或 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=∑∑==n i n i i i X n X n S 1212)(111 （A2）变差系数XSC v =(A3）偏态系数3313)2)(1()(vni i s C X n n X X n C ---=∑=或 3313112132)2)(1()(23vn i ni i ni i ni i i sC X n n n X X X n X n C --+⋅-=∑∑∑∑==== （A4)式中 X i —-系列变量（i=1，…，n ）; n —-系列项数。
对于不连序系列,其统计参数的计算与连序系列的计算公式有所不同。
如果在迄今的N 年中已查明有a 个特大洪水(其中有l 个发生在n 年实测或插补系列中)，假定(n-l)年系列的均值和均方差与除去特大洪水后的（N —a)年系列的相等,即l n a n l n a N S S X X ----==,，可推导出统计参数的计算公式如下：)(111∑∑+==--+=nl i i a j j X l n a N X N X （A5）⎥⎦⎤⎢⎣⎡---+--=∑∑++==n l i i a j jv X X l n a N X X N XC 1212)()(111 （A6）331313)2)(1()()(vn l i ia j j s C X N N X X l n a N X X N C --⎥⎦⎤⎢⎣⎡---+-=∑∑+== （A7） 式中 X j ——特大洪水变量(j=1,…,a ）；X i ——实测洪水变量(i=l +1，…，n ）。
A1。
1。
2 概率权重矩法。
概率权重矩定义为⎰=10)(dF x xF M j j j=0,1，2，… （A8）皮尔逊Ⅲ型频率曲线的三个统计参数不能用概率权重矩的显式表达。
数学建模-抗洪救灾规划
摘要问题一考虑到水流由地势高流向地势低，将原始数据进行处理，并建立0-1变量来评定两个村庄间能否建立泄洪河道。
再由修建泄洪河道的费用计算式，分析影响费用大小的两大制约因素承载泄洪量和泄洪河道长度，可得两种分别以泄洪量大河道短和泄洪量小河道长为主的修建河道的方案，综合考量这两个因素，确立目标函数的约束条件，建立非线性规划，运用LINGO软件对模型进行优化求解。
问题二中，主要应用了马尔科夫链的相关定义和性质建立数学模型，运用MATLAB编程得出运行结果。
模型中对等可能概率与非等可能概率进行不同的求解，给出了相关通用方的模型。
对运算后得到的稳定性进行判定与分析。
问题三考虑到修建泄洪水道可能会导致下游村庄承载泄洪量过高，而致使修建难度提高，维修不易等因素，我们提出可以修建水库。
这样不仅缓解了下游的泄洪水道压力，而且水库具有滞洪、蓄洪，调节水源的作用，可以有效的减少洪涝灾害带来的损失。
一．问题重述某个偏远贫困乡，地处山区，一旦遇到暴雨，经常发生洪涝灾害。
以往下雨时，完全是依靠天然河流进行泄洪。
2010年入夏以来，由于史无前例的连日大雨侵袭，加上这些天然河流泄洪不畅，造成大面积水灾，不仅夏粮颗粒无收，而且严重危害到当地群众的生命财产安全。
为此，乡政府打算立即着手解决防汛水利设施建设问题。
从长远考虑，可以通过修建新泄洪河道的办法把洪水引出到主干河流。
经测算，修建新泄洪河道的费用为LQP51.066.0（万元），其中Q表示新泄洪河道的可泄洪量（万立方米/小时），L表示新泄洪河道的长度（公里）。
该乡共有10个村,分别标记为①—⑩，下图给出了它们大致的相对地理位置，海拔高度总体上呈自西向东逐渐降低的态势。
①②③④⑤⑥⑦⑧⑨⑩其中村⑧距离主干河流最近，且海拔高度最低。
乡政府打算拟定一个修建在各村之间互通的新泄洪河道网络计划，将洪水先通过新泄洪河道引入村⑧后，再经村⑧引出到主干河流。
要求完成之后，每个村通过新泄洪河道能够达到可泄洪量100万立方米/小时以上的泄洪能力。
洪水频率计算(要求规范方法)
附录A 洪水频率计算A1 洪水频率曲线统计参数的估计和确定A1.1 参数估计法A1.1.1 矩法。
对于n 年连序系列，可采用下列公式计算各统计参数: 均值∑==ni i X n X 11 （A1）均方差 ∑=--=ni i X X n S 12)(11或 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=∑∑==n i n i i i X n X n S 1212)(111 （A2） 变差系数XSC v =（A3）偏态系数3313)2)(1()(vni i s CX n n X X n C ---=∑=或3313112132)2)(1()(23vni ni i n i i ni i i s CX n n n X X X n X n C --+⋅-=∑∑∑∑==== （A4）式中 X i ——系列变量（i=1，…，n ）； n ——系列项数。
对于不连序系列，其统计参数的计算与连序系列的计算公式有所不同。
如果在迄今的N 年中已查明有a 个特大洪水（其中有l 个发生在n 年实测或插补系列中），假定（n-l ）年系列的均值和均方差与除去特大洪水后的（N-a ）年系列的相等，即l n a n l n a N S S X X ----==,，可推导出统计参数的计算公式如下：)(111∑∑+==--+=nl i i a j j X l n a N X N X （A5）⎥⎦⎤⎢⎣⎡---+--=∑∑++==n l i i a j jv X X l n a N X X N XC 1212)()(111 （A6）331313)2)(1()()(vn l i ia j j s C X N N X X l n a N X X N C --⎥⎦⎤⎢⎣⎡---+-=∑∑+== （A7） 式中 X j ——特大洪水变量（j=1，…，a ）；X i ——实测洪水变量（i=l +1，…，n ）。
A1.1.2 概率权重矩法。
概率权重矩定义为⎰=10)(dF x xF M j j j=0,1,2,… （A8）皮尔逊Ⅲ型频率曲线的三个统计参数不能用概率权重矩的显式表达。
参数模型估计算法
参数模型估计算法参数模型估计算法是指根据已知的数据样本，通过其中一种数学模型来估计模型中的参数值。
这些参数值用于描述模型中的各种特征，例如均值、方差、回归系数等。
参数模型估计算法在统计学和机器学习等领域中有着广泛的应用，可以用来解决预测、分类、回归等问题。
常见的参数模型估计算法包括最小二乘法、最大似然估计和贝叶斯估计等。
下面将逐一介绍这些算法的原理和实现方法。
1. 最小二乘法（Least Squares Method）：最小二乘法是一种常见的参数估计方法，用于拟合线性回归模型。
其思想是选择模型参数使得观测数据与预测值之间的差平方和最小。
通过最小化误差函数，可以得到方程的最优解。
最小二乘法适用于数据符合线性关系的情况，例如回归分析。
2. 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）：最大似然估计是一种常见的参数估计方法，用于估计模型参数使得给定观测数据的概率最大。
其基本思想是找到一组参数值，使得给定数据产生的可能性最大化。
最大似然估计适用于数据符合其中一种概率分布的情况，例如正态分布、泊松分布等。
3. 贝叶斯估计（Bayesian Estimation）：贝叶斯估计是一种基于贝叶斯定理的参数估计方法，用于估计模型参数的后验分布。
其思想是先假设参数的先验分布，然后根据观测数据来更新参数的后验分布。
贝叶斯估计能够将先验知识和数据信息相结合，更加准确地估计模型参数。
除了以上提到的算法，还有一些其他的参数模型估计算法，例如最小二乘支持向量机（LSSVM）、正则化方法（如岭回归和LASSO）、逻辑回归等。
这些算法在不同的情境下具有不同的应用。
例如，LSSVM适用于非线性分类和回归问题，正则化方法用于解决高维数据的过拟合问题，逻辑回归用于二分类问题。
无论是哪种参数模型估计算法，都需要预先定义一个合适的模型以及其参数空间。
然后，通过选择合适的损失函数或优化目标，采用数值优化或迭代方法求解模型参数的最优解。
洪水灾害预测模型研究及其应用案例分析
洪水灾害预测模型研究及其应用案例分析洪水灾害预测模型研究及其应用案例分析洪水是一种自然灾害，经常给社会和经济带来巨大损失。
如何及时预测和预防洪水成为人们关注的话题。
本文将介绍洪水灾害预测模型的研究和应用案例分析。
I. 洪水灾害预测模型的研究洪水灾害预测模型是指通过采集相关数据，运用各种算法和技术对洪水发生的可能性和程度进行预测。
目前，国内外研究者主要采用统计模型、人工神经网络模型、决策树模型、支持向量机模型等方法开展洪水灾害预测。
1. 统计模型统计模型是指基于历史水位和降雨数据，通过建立极值理论等模型，进行概率分析和计算，对未来可能产生的洪峰流量进行预测。
统计模型的优点在于具有简单易懂的方式、计算速度快等优点。
但是其缺点就是对于非稳态的洪水事件，准确性难以保证。
2. 人工神经网络模型人工神经网络是一种模拟人类神经系统的模型，可对多变量进行学习和预测，因此被广泛应用于洪水灾害预测。
人工神经网络模型可以通过学习历史数据分析建立规律性联想，在真实环境中进行预测。
该模型准确性高，但是训练数据的数量和质量对预测准确性有很大影响。
3. 决策树模型决策树模型是一种基于数据的知识表示方法，通过对样本数据进行一系列的询问，构建出一个树形结构的决策模型。
该模型在洪水灾害预测中，可通过对历史数据进行归纳和分类，建立起根据降雨和水位等因素推测洪峰流量的决策树模型。
决策树模型易于理解和应用，但也容易出现过度拟合和漏洞问题。
4. 支持向量机模型支持向量机模型是一种基于结构风险最小化原则的机器学习模型，主要用于分类和回归问题。
支持向量机模型在洪水灾害预测中，可以通过输入训练数据学习类别之间的边界区域，在真实环境中进行预测。
该模型可用于非线性问题，对于数据质量和数量的要求相对较少。
II. 洪水灾害预测模型的应用案例分析洪水灾害预测模型已经在实际应用中取得了良好的效果，并得到广泛关注。
下面介绍两个洪水灾害预测模型的应用案例。
1. 基于神经网络模型的洪水灾害预测某省地方政府针对当地洪水灾害预测问题，委托该省某高校研究洪水灾害预测模型。
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滨江学院毕业论文题目非线性模型参数估计的大洪水算法院系大气与遥感系专业测绘工程学生姓名刘少东学号20092350012指导教师王永弟职称讲师二Ｏ一三年五月二十日目录１引言 ...................................................................................................................... - 1 -2 非线性模型参数估计.......................................................................................... - 1 -3 基本大洪水算法 .................................................................................................. - 2 -4 大洪水算法改进 .................................................................................................. - 3 -5 大洪水算法的应用实例...................................................................................... - 4 -6 结束语 .................................................................................................................. - 6 -参考文献 .................................................................................................................. -7 -致谢 .......................................................................................................................... -8 -Abstract ................................................................................................................... -9 -非线性模型参数估计的大洪水算法刘少东南京信息工程大学滨江学院测绘工程专业，南京 210044摘要：经过两百多年的发展，线性模型参数估计理论已经非常成熟，成果丰硕。
但现实中的实际模型往往并非线性模型，而是非线性模型。
用线性模型来解算非线性模型，常常会带来很多问题，得出结论会与现实有较大差距。
因此，现实中非线性模型该用非线性科学的方法解算。
用大洪水直接搜索算法解算非线性模型，无需求导，适用范围广，具有较为理想的全局寻优效果，以及较好的计算精度及较高的效率。
关键字：非线性模型，参数估计，最小二乘法，大洪水算法１引言参数估计是数理统计中的一个名词，其含义是根据含有误差的观测向量，依据一定的数学模型和准则求解未知数，就是实际测量中的平差问题。
通常情况下，包括测量工作中，非线性模型的出现要比线性模型频繁得多，因而，非线性模型参数估计的使用也频繁的多。
1993年，Gunter Dueck最早提出了大洪水算法，那是一种受自然界启发，通过模拟洪水上涨的过程来进行全局优化的算法。
Dueck在对阈值接收算法(Threshold Accepting)进行研究的过程中，又发现了大洪水算法（Great Deluge Algorithm）和记录更新法（Record-to-Record Travel)这两种行之有效的启发式算法。
大洪水算法与爬上算法（The hill-climbing algorithm）、模拟退火算法（The simulated annealing algorithm）颇为相似。
用个形象的比喻来说，洪水不断上涨，淹没大地高山，某人不断向上攀登，他能任意移动。
他必须不断找到更高处以求躲避洪水生存下去，他最终会到达最高点，即得到最优解。
大洪水算法有着简单的结构，较强的操作性，是一种新兴的启发性寻优算法，非线性模型也在现实生产生活中被更加广泛的应用，文章将研究大洪水算法在解算非线性问题中，是否依旧适用高效。
2 非线性模型参数估计参数估计(Parameter Estimation)是一种基本的统计推断形式，也是数理统计学的一个重要分支，更是测量数据处理(Surveying Data Processing)理论的重要组成部分。
由于迄今为止，参数估计的一系列成果主要集中在线性模型(Line Model),线性模型参数估计理论是非线性模型(Nonlinear Model)参数估计的基础[1]。
线性模型是数理统计学中发展比较早的分支之一[2]，关于它的参数估计问题，可以追溯到18世纪，发展至今已十分完善。
从二十世纪60年代，数理统计中对非线性参数估计的研究才开始进行。
但初期并没有取得很好的研究成果。
1980年，两个加拿大的统计学家Bates和Watts在非线性模型中加入了曲率度量，这时，对于非线性模型的研究才取得了较大的进步[3]。
测量学上对非线性模型参数估计的深入研究始于上个世纪80年代后期。
1985年之后，国际著名大地测量学家P.J.G.Teunissen在非线性模型参数估计领域做出了效果显著的研究。
他先后研究了非线性模型的最小二乘估计一、二阶矩。
阐明了关于度量非线性强度的指标、非线性模型的识别以及非线性模型曲率的几何意义等等。
他又经过反复试验，通过研究非线性模型展开式中舍去项造成的函数模型偏差，提出从舍去项中来发现了其对函数模型和参数的影响，然后又对参数估计的估值和函数模型进行改良修正。
之后，测量学者Blaha对非线性最小二乘的无迭代求解理论[4]进行了较为系统地研究。
学者Lohse系统地研究了非线性模型的参数估计理论。
Athanasios Dermanis和Fernando Sanso研究了可容许和不可容许的非线性估计原理，提出了非线性估计的贝叶斯方法[5]。
测绘领域也非常的重视非线性科学。
1994年，在由国家自然科学基金委员会调整的关于自然科学学科发展战略的调查报告《大地测量学》（国家自然科学基金委员会，1994）[6]中，明确提出：非线性模型参数估计理论是研究测量学的重要方法，是今后研究大地测量学科的重大基础理论问题之一。
这是由于学者在对非线性模型使用传统的线性化解算方法中发现，很多理论在非线性模型中可用，但在非线性模型中并不适用；很多结论在线性模型中成立，但在非线性模型中却不一定能成立；一些优良的统计性质在线性模型中存在，但在非线性模型中不一定存在。
比如说，在求解线性模型参数估计问题中，随机误差满足正态分布时，未知参数X的最小二乘估计X ls 具有一致无偏性和方差最小性，但如果在求解非线性模型参数估计的问题中，即便是随机误差严格满足了正太分布，未知参数X的非线性最小二乘估计X NLS 也是有偏的。
其方差一般都不能达到CR下界。
其实我们很难再现实生产生活中见到严格的线性模型，更多的是非线性模型。
随着近代统计学和科学技术飞速的发展，统计学家面前出现的是越来越多的，不能简单化为线性模型的非线性模型。
很多非线性模型以及其他非线性统计的问题在生物、农业、经济、工程技术等各个部门被提出来。
在测量学上，大量的测量数据数学模型也是非线性模型。
通常将其线性近似，在测量学上称这种做法为线性化。
在过去，观测精度不高，对测量精度的要求也不高，模型误差可以忽略不计，将非线性模型线性化是一种较为可行的方法。
但如今观测精度大幅提高，对测量精度的要求也随之提高，传统的线性化方法引起的模型误差已不容忽视。
常用的方法有两大类：第一种需要对函数进行求导计算，该方法在函数比较复杂时会很困难，遇到不可导函数时将不再使用。
第二种是无需求导直接搜索算法，该方法无需求导，适用范围广，是近年来颇受关注的方法。
大洪水算法即是一种直接搜索算法，本文将结合实例研究该算法在处理测量数据上是否具优于其他算法。
3 基本大洪水算法1993年，Gunter最早提出大了洪水算法[7]。
大洪水算法提出的灵感源于大自然，它进行全局优化的过程好比洪水上涨，淹没高山寻找山脉的最高点。
在结构上，大洪水算法与另一种寻优方法模拟退火法较为相似，区别在于迭代中候选解不一样的接受规则。
后来，Gunter成功地运用大洪水算法解算出了经典旅行商问题。
随后，受此启发，国外一些学者相继对大洪水算法进行改进优化，广泛地研究应用，将其运用于求解复杂系统可靠性优化[8],工件排序问题和课程时间表问题等NP-Hard类的问题等等，成果斐然。
国内的学者对大洪水算法的研究不多，但也取得了一些不错的成就。
比如，魏欣和马良成功地将大洪水算法运用在了多目标旅行商问题的求解上，盛虹平用其解算最小比率旅行商问题，也取得了较为不错的成果 [9]。
大洪水算法的遍历过程与圣经里诺亚洪水的传说有着相似之处，其寻优思想可以描述为：假想有一群高低不平的高山群，一个救生船藏在这其中某座高山的山顶，一个有着特殊能力的攀登者正在高山群中的某位置，他能任意从高山中一处去到另外一处。
假如此刻大洪水爆发上涨，洪水迅速地奔涌而来淹没山脚，向上蔓延。
攀岩者必须不断地向上寻找最高点以求脱险。
随着洪水上涨逐渐逼近，攀岩者最终将会找这群藏在高山最高点的救生艇，脱离大洪水的威胁[10]。
大洪水算法不但可以解算极大函数优化问题，也能解算极小函数优化问题。
当要对函数进行极小优化时，可将大洪水算法理解为大旱算法（great drought algorithm）。
假设有一片海洋受到旱灾的侵袭，海水蒸发，海平面逐渐下降，某海洋生物不断地向下，寻找能让它继续生存下去海水。
下面为解算极小化函数优化问题的基本大洪水算法，即大旱算法的步骤。
（1）初始化count—迭代次数；it—(迭代因子)；up—海平面下降水位高度；产生0-1均匀分布的伪随机数，映射至X0 区间；WaterLevel—f(X0)(海平面高度)；（2）对X0 进行领域搜索，得到一个新的解X；计算对应的目标函数f（X）；如果f（X）<WaterLevel,则X0 ←XWaterLevel←WaterLevel-up(3) it ← it + 1;若it<count，转（2）输出X0 和f（X0）；大洪水算法思想非常简单，因为每轮都只允许从洪水水平面以上的点进行选代（大旱算法从水平面以下的点进行迭代），所以有着很高的解算效率。