含水层参数是进行地下水资源评估最基本的参数,同时也是建立地下水渗流模型的根本依据。参数的准确性将直接影响地下水模拟及计算结果的真实性和可靠性。含水层参数的确定对于水井的合理规划、地下水的合理开采利用、维护生态平衡等都有十分重要的指导意义。当前,确定含水层参数最主要的途径是以解析解为基础,通过分析抽水试验数据,利用智能优化算法来确定含水层参数的。针对智能优化算法中各自的优缺点,本文将全局搜索能力强的差分进化算法与局部搜索能力强的单纯形算法结合起来,构造出差分-单纯形算法。把差分进化算法、单纯形算法以及差分-单纯形算法分别用于分析各向异性含水层抽水试验数据以及确定各向异性条件下的含水层参数的问题中去。根据数值实验的结果,对差分-单纯形算法在确定含水层参数中的优点进行讨论。主要开展了如下几方面的研究工作:(1)首先对差分进化算法以及单纯形算法各自的优缺点进行讨论,进而结合各自的优点克服彼此的缺点,构造出一种可以达到全局搜索与局部搜索有效均衡的差分-单纯形算法;(2)将结合后的差分-单纯形算法用于求解各向异性含水层参数,通过与其他参考文献中方法的计算结果进行比较、与实际数据进行拟合,可知差分-单纯形算法可以准确有效地用来确定各向异性含水层参数;将差分-单纯形算法、单独的差分进化算法及单纯形算法分别应用到求解各向异性含水层参数中,通过比较计算结果、计算精度以及寻优率,可知该算法弥补了差分进化算法与单纯形算法在求解各向异性含水层参数中所存在的不足;(3)对差分-单纯形算法在求解各向异性含水层参数中交叉因子、序列长度、收缩系数、迭代次数、算法运行时间的关系进行讨论,得出该算法在求解该问题时交叉因子的适宜取值为0.6或0.8,序列长度适宜取200-400,而收缩系数适宜取0.5。此时不仅保证了算法的计算精度而且避免了时间上的浪费,进而有效提高了算法的性能;(4)对计算实例中的水位降深数据进行不同程度的扰动,然后进行数值实验,实验结果表明:该方法与其他方法相比具有良好的稳定性;随着扰动程度的增加,计算结果出现微小变化,这就要求在野外试验过程中要确保实测数据的真实性以及可靠性,尽可能的减小数据误差。