RESUMO
A calibração de modelos hidrológicos estima os valores de parâmetros que não podem ser mensurados e permite a simulação dos processos chuva-vazão. Os algoritmos evolucionários multi-objetivos podem tornam a calibração mais rápida e eficiente por meio de processos iterativos. Contudo, o critério de parada padrão usado para encerrar o processo iterativo é baseado em um número de iterações pré-definido pelo usuário. Como alternativa, o critério de parada Ticona é baseado no número mínimo de iterações requerido para alcançar um determinado número de soluções não-dominadas na Frente de Pareto, resultando em um menor tempo computacional sem perda de desempenho durante a calibração. Neste estudo, foi avaliado o uso do critério de parada Ticona na calibração do Tank Model. A calibração foi realizada em duas bacias hidrográficas, usando três algoritmos genéticos e duas funções-objetivo. Os resultados indicaram um tempo computacional 27,4% a 44,1% menor quando utilizado o critério de parada Ticona em comparação com o critério de parada padrão, ao mesmo tempo que foram obtidos resultados similares quanto aos valores dos parâmetros calibrados e à série temporal de vazão simulada.
Palavras-chave:
Algoritmo evolucionário multi-objetivo; Tank model; Critério de parada; NSGA-II; NSGA-III; SPEA-II