Resumo:
O presente estudo avaliou o uso de configurações diferentes de três componentes de um método de calibração automática mono-objetivo, o Shuffled Complex Evolution da University of Arizona. Este método foi aplicado para encontrar os melhores parâmetros de um modelo hidrológico de 18 parâmetros, utilizado para simular a vazão da bacia hidrográfica de um afluente do Rio Iguaçu. Os resultados mostraram que a população inicial fornecida ao método interfere no resultado da busca de um ponto de ótimo da função objetivo, de modo que populações iniciais diferentes podem resultar em pontos de ótimo diferentes. Também foi avaliado o critério de convergência, verificando-se que ele está diretamente relacionado com o número de interações que o método realiza até convergir para um ótimo da função objetivo. Foi utilizado um critério de proporção do desvio-padrão em relação ao valor esperado da população de parâmetros. Os resultados mostraram que um critério de 25% gerou resultados próximos ao critério mais restrito, de 5%, sendo que o número de interações realizadas foi reduzido pela metade. O terceiro componente testado foi o tamanho da população de pontos utilizado, representada pelo número de complexos. Ao empregar poucos complexos, o método convergiu após um número relativamente pequeno de interações, porém os parâmetros obtidos não foram satisfatórios. Entretanto ao utilizar 8 e 12 complexos foram obtidos conjuntos de parâmetros satisfatórios e semelhantes. Mas o uso de 8 complexos utilizou pouco menos da metade do número de interações que a calibração com 12 complexos.