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全局优化方法在物探计算技术中的新进展吴立明许云乌达巴拉（应用地球物理系北京１０００８３）众所周知，地球物理反演问题本身的特点是非线性和多极值的。寻优求解方式有两类：局部优化方法和全局优化方法。传统的优化方法是首先将非线性问题作线性化近似，这样一来，使... 相似文献
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大地电磁测深(MT)资料解释的核心是反演问题,其反演方法可分为两大类:局部方法和全局方法。局部方法基于最小方差原理,依赖于目标函数的导数求解,因而其解依赖于初始模型,容易陷入局部极值,难以得到全局最优解。全局方法如模拟退火算法,它是近年发展起来的全局最优化算法。其主要优点是:不用求目标函数的偏导数及解大型矩阵方程组,即能找到一个全局最优解,而且易于加入约束条件,方法易于移植。目前模拟退火算法已开始用于解决非线性地球物理反演问题,但还存在计算效率低的缺陷。以快速模拟退火算法为基础,对大地电磁测深理论数据及实际资料进行快速模拟退火约束多参量的反演,效果较为理想。对H型地电断面的理论曲线反演和根据某盆地预探井实际资料对中生界厚度及基底埋深的反演作了举例说明。 相似文献
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自然电位法是一种成本低廉,野外观测操作简便的天然源地球物理勘探方法。自然电位数据反演具有病态和非线性的特征。常规反演算法分为局部优化类和全局搜索类,但基于梯度运算的局部优化算法难以求得全局最优解且反演效果依赖于初始模型的构建,而传统全局搜索算法又存在收敛速度慢,易陷入局部极值和不稳定的缺点。基于此,对一种新的全局优化策略(麻雀搜索算法)进行改进,通过混沌映射叠加反向学习策略初始化麻雀种群,再依随机概率使用Levy飞行策略更新麻雀个体位置来进一步提升算法对于解空间的探索能力和增强算法跳出局部极值的可能性。将改进前后的麻雀搜索算法分别应用于合成自然电位数据(不含与含10%、30%的随机噪声)与来自印度和法国的实测数据的反演解释中以对比检验改进算法的反演效果。理论测试结果表明：麻雀搜索算法(SSA)在无噪声干扰下的垂直圆柱和倾斜板模型数据反演误差为0.42%和0.25%,相同情况下改进麻雀搜索算法(ISSA)的反演误差为0.06%和0.07%,改进后算法拟合精度提高到3～7倍,对比目标函数收敛曲线图中ISSA的收敛速度与收敛精度都要明显优于SSA;SSA反演参数的稳定性、精度和异常响应曲线拟... 相似文献
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大地电磁反演问题通常表述为目标函数最优化,难点是多参数、非线性和不适定性,局部和全局方法都不能实现快速全局优化[4].针对局部线性方法易使解陷入局部极值,严重依赖初始模型,而传统的遗传算法在优化应用中存在局部搜索能力弱、早熟收敛等问题.这里引进一种求解一维大地电磁测深反演问题的实数编码广义遗传算法.该算法利用拟网格法初始种群和综合交叉策略,克服了早熟收敛现象,从而提高了遗传寻优的效率.理论模型反演与其它方法比较,结果说明遗传算法具有不依赖初始模型,不容易陷入局部极小,多点多路径概率搜索,以及隐合并行性等优点. 相似文献
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高密度电法技术在煤矿地质灾害勘探中发挥着重要的作用。近年来,以BP（Backpropagation）神经网络为代表的一类非线性反演方法被广泛运用到高密度电法的反演中。针对BP神经网络方法在高密度电法反演中存在的易陷入局部极小、收敛缓慢、反演精度差等问题,将BP神经网络算法与遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA算法）联合演算,实现高密度电法的二维非线性反演。通过典型地电模型对该方法进行验证,结果表明遗传算法能有效优化BP神经网络的权值和阈值,提高了算法的全局寻优性。 相似文献
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实际中的大量地球物理反演都是一个多参数、非线性优化问题,以往的局部方法只是利用有限的信息来改进初始模型,因此对初始模型有很大的依赖性,难以得到全局最优解。针对这一问题,本文选择全局反演方法中的模拟退火和单纯形的组合算法,改进了模拟退火和单纯形算法的匹配技术,并将它引入到电阻成像反演问题中。 相似文献
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渗透系数参数反演的本质是优化问题求解,遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的新的全局优化求解方法,可以较好地用于求解诸如渗透系数参数反演等复杂非线性组合优化问题。基于结构风险最小化原理的支持向量机具有逼近复杂非线性系统、较强的学习泛化能力,可以用来计算渗透系数参数反演过程中的测点水头值。实验表明,基于遗传算法-支持向量回归机的地下水渗透系统参数反演拟合效果良好,能大大提升区间搜索效率,避免出现局部最优解,其参数识别精度符合实际应用要求。 相似文献