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局部线性化的反演方法不仅在初始模型远离真值时收敛速度慢,而且往往易陷入局部极大值中,而遗传算法(GA)便能解决这一问题,它是一种全局搜索法。虽然它同模拟退火法一样利用转移概率进行搜索,但其收敛速度一般比模拟退火法快。本文引进了多个目标函数进行综合评价和灾变过程,用单道地震道对一维声波介质的速度和密度同时进行了反演,并反演了加噪地震道和含薄层介质模型,取得了满意的效果。 相似文献
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井震联合地震道多尺度反演 总被引：3，自引：0，他引：3
多尺度（多分辨率）反演是近几年才提出的一种加快收敛速度，克服局部极小值影响，搜索全局最小极值点的反演策略，将垂向上分辨率较高的测井资料和横向上连续性较好的地震资料在地质理论指导下进行联合地震道反演，同时将小波变换多尺度分析（多分辨率分析）思想应用于上述反演中，实现对地震道多尺度（多分辨率）反演，理论和实际资料的处理均表明，这种反演方法具有收敛速度快，反演精度较高，适应能力较强的特点。 相似文献
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用遗传算法反演各向异性介质弹性参数 总被引：3，自引：1，他引：2
研究了用遗传算法来反演各向异性介质的弹性常数。首先概述遗传算法的基本原理,然后以横向各向同性介质的一维模型反演为例,重点讨论了交换概率、更新概率、变异概率和控制温度对反演收敛速度的影响。为改进收敛性能,反演中利用模拟退火法中的控制温度对目标函数作尺度变换,并采用了层剥离技术。对有噪及二维情形也作了考虑。计算表明遗传算法反演是一种良好的非线性反演方法。 相似文献
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《物探化探计算技术》2016,(5)
针对大地电磁测深反演中线性化方法容易陷入局部极值,而全局优化方法收敛慢等问题,这里采用自适应纯形模拟退火综合优化方法进行大地电磁测深数据反演。该优化方法综合了下降纯形法和模拟退火法各自的优点,已被证明具有全局搜所能力和收敛速度快的特点,并且实现了视电阻率和相位同时反演,减小多解性的同时提高了反演的分辨率。通过H、K和HKH型模型的数值计算,验证了这种综合优化方法的搜索效率和全局收敛性;所有模型合成数据的反演结果都能较好地反映真实模型的结构特征。对于中间层为相对高阻的模型,虽然相对其他层结构恢复差些,但是反演后该层结构基本得到恢复。 相似文献
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改进的遗传算法在堆石体参数反演中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在研究堆石坝问题中,堆石体参数的合理估计非常重要,根据工程实测值反演堆石体参数不失为一种有效估计参数的新思路。在传统遗传算法操作过程中,引入模拟退火的Metropolis接受准则,并结合系统识别的基本原理改进了遗传算法。将改进的新算法应用于堆石坝主要堆石料的参数反演,结果显示其误差很小、收敛速度快、精度高的优越性,克服了传统的梯度优化方法和单纯形法所具有的搜索速度随反演参数增多呈级数减慢、容易陷入局部极值点和误差传递导致不收敛等缺点,值得在本领域参数优化中推广。 相似文献
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地震波阻抗反演是一种基于地震数据得到波阻抗参数的非线性优化问题。不依赖于目标函数梯度信息的全局优化算法是求解地震波阻抗反演问题的有效方法。然而这类方法采用逐道反演的策略,忽略了相邻地震道的空间相关性,导致反演结果的横向连续性差。针对该问题,提出了一种融入旁道最优解的模型空间初始化方法约束波阻抗反演的搜索空间范围,以改善反演结果的横向连续性,进而提出了一种带有横向约束的多组变异差分进化地震波阻抗反演方法。合成地震记录算例表明,该方法相比于传统方法不仅具有更快的收敛速度,而且反演结果具有更好的横向连续性。此外,该方法被应用于胜利油田某区块的储层波阻抗参数反演,反演结果与测井资料有很好的一致性,且有效地刻画了储层砂岩厚度。 相似文献
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利用模拟退火反演过程中废弃的随机搜索的模型解信息, 建立起目标函数的二阶趋势面, 根据趋势面的分析结果预测和指导模拟退火的搜索方向, 使模拟退火法快速地收敛到全局最优解.数值试验证明, 这种方法比传统模拟退火法的计算效率高出十倍以上. 相似文献
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重磁位场综合优化解释方法研究及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
1 基于改进的模拟退火法的重磁位场反演方法在深入分析重磁三维位场场源位置函数特点的基础上,利用改进的模拟退火法实现了重磁三维位场反演,并研制开发了相应的软件。采取纵横向不等间距对地下场源空间进行剖分。这种剖分方式可起到沿深度加权的作用,极大地提高了解的稳定性。利用快速正演计算和变步长搜索方法,极大地压缩了模拟退火法与局部最优化结合中正、反演的计算量,计算表明两者的结合明显优于各自独立反演,极大地提高了计算速度。在对场源施加一定约束条件的基础上,采用基于位场特点的加权的目标函数,取得了较为精确的反演结果。… 相似文献
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针对遗传算法（GA）存在早熟现象和局部寻优能力较差等缺陷,引入具有很强局部搜索能力的模拟退火算法（SA）,组成改进的遗传模拟退火算法（GSA）提高优化问题的能力和求解质量。针对BP神经网络容易陷入局部最小和收敛速度慢等方面的不足,应用改进的遗传模拟退火算法搜索BP神经网络的最优权值和阀值,提高BP神经网络的预测精度,建立了围岩力学参数反分析的GSA-BP神经网络模型。将该模型应用于乌东德水电站右岸地下厂房围岩力学参数的反演分析中,根据监测围岩变形数据反演围岩力学参数,反演所得参数应用到正计算分析中,得出的计算位移与实测值吻合较好,说明该方法的有效性和应用于该工程的可行性。 相似文献
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遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法。它不完全依赖于初始猜测,且具有全局收敛的特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题,如工程优化设计,人工智能和决策系统,以及地球物理反演等。尽管遗传算法是一种效率很高的全局优化算法,但许多仿真结果表明,它具有计算时间长,局部搜索能力弱的缺点。而共轭梯度法属于非启发式全局优化搜索方法,收敛速度快,但容易陷入局部极值,且严重依赖初始猜测。根据遗传算法和共轭梯度法的特点,这里提出了一种混合遗传算法,用来进行地球物理反演。该算法既具有遗传算法的全局收敛性,又有共轭梯度法的快速收敛性,经实际应用,取得了良好的效果。 相似文献
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一种改进的控制随机搜索算法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出一种适合重磁三维反演的改进控制随机搜索算法（简称ＩＣＲＳ法）。它是在控制随机搜索算法（简称ＣＲＳ法）基础上做了如下改进：将ＣＲＳ法任意选择搜索方向的方式改成特定选择方式；将ＣＲＳ法的固定搜索步长改为灵活的搜索步长。通过理论模型实验，表明在相同的搜索条件下，ＩＣＲＳ法不仅在收敛速度上有显著提高，一般在４倍以上；在反演效果上也明显好转，而且其抗干扰能力也有所提高。本文对影响ＩＣＲＳ法实施的因素：约束范围，初始搜索点数和截止阀值的确定做了较为详细的讨论。 相似文献
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BP网络的改进及模拟退火神经网络在地学中应用 总被引：11，自引：0，他引：11
本文针对ＢＰ神经网络收敛速度慢的缺点，提出了改进方案。还引进了模拟退火理论，将模拟退火算法与ＢＰ神经网络计算方法结合，并通过对正弦函数岩性识别及跨孔地震层析成象的试验，证明模拟退火ＢＰ算法是有效的、大范围收敛的。而且，具有良好的收敛速度和很高的精确度。 相似文献
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地震反演与非线性随机优化方法 总被引：7，自引：1，他引：7
地震反演问题常常需要一些非线性全局最优化的方法。近年来，基于生物学、物理学、人工智能和一些非线性科学而发展了一些具有全局优化性能且通用性强的随机搜索算法，如：遗传算法、模拟退火、禁忌搜索和混沌搜索等。作者主要针对地震勘探反演问题的应用综述了这四种非线性随机优化方法的原理和特点，并对它们的性能作了一定的分析和比较。 相似文献
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初至波地震层析成像需要给定初始速度模型,给定的初始速度模型很大程度上影响层析反演的质量、反演是否收敛和收敛速度的快慢。使用层析成像反演近地表速度场时,这里提出了一种利用大炮初至时间自动生成初始速度模型的方法。假定大炮初至是由直达波和折射波构成的,然后用折射波法直接求取初始速度模型,该方法生成的初始速度模型可直接由程序自动实现,无需人为干扰。将该方法应用在理论模型和实际资料中,由此产生的初始速度模型采用层析成像技术进行迭代反演,结果表明,该方法建立的初始模型加快了反演收敛速度,反演结果和真实速度模型基本一致。 相似文献