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自适应遗传算法配准三维数字样品模型及其CAD模型 总被引：2，自引：0，他引：2
通过包围盒的初始匹配和浮点数编码自适应遗传算法的精确匹配,实现了三维数字样品模型及其CAD模型的配准。初始匹配决定精确匹配空间变换参数的范围;精确匹配在搜索变换矩阵的6个变换参数过程中,采用最小二乘方法构造目标函数;遗传算法中引入种群多样性指标;在遗传操作的交叉算子和变异算子中引入该指标,并将该指标用于交叉概率和变异概率两个参数的调整,有效地克服了遗传算法的早收敛问题。实验结果表明该方法较好地解决了三维数字样品模型及其CAD模型的配准问题,且算法稳定,易于实现。 相似文献
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本文首先从分析实数编码的GA理论出发,提出实数编码条件下不需要继续沿用二进制编码条件下常用的传统单点、两点及多点交叉算子,基因选择可采用基因位独立（locus independent）的方式进行.据此研制了相应的交叉算子,并给出了一种实现方式,试验计算验证了该算子的有效性.其次,针对地球物理反演问题的复杂性以及遗传算法参数设置对问题的敏感性,将算法性能调整的灵活性作为方法选择的重要标准,采用了多种群遗传算法作为反演方法,设计了两个种群级的改进策略,并验证了其效能.最后,将改进的实数编码多种群遗传算法应用于重力模型反演,完成了梯形变密度体组合模型和2.5度体多边形棱柱组合模型的反演试算,取得了预期效果,并成功地应用于新疆地区实际资料的处理与解释. 相似文献
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在求解地球物理反演问题时,复杂的解析关系往往使计算变得十分困难. 对于这类问 题,遗传算法有其独特的优势. 然而传统的遗传算法在搜索最优解的过程中往往效率不高. 研究表明,遗传算法的编码机制在很大程度上决定了交换和变异操作的搜索能力. 二进制编 码的交换操作能产生更多的新样本数目而具有较强的搜索能力,十进制编码的变异操作因搜 索范围更大而具有较强的产生新样本的能力. 本文分析了二进制与十进制编码的搜索机制, 提出了混合编码遗传算法(Hybrid Encoding Genetic Algorithm,简称HEGA),其原理是利用 十进制编码进行变异操作,其他操作采用二进制编码. 针对位场反演问题的特点,结合混合 编码、动态编码和大概率变异技术,有效地提高了搜索及产生“新”有效基因物质的能力. 理论模型及实际资料处理结果表明,该方法是有效的,尤其是在模型的分辨力方面有显著的 提高 相似文献
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从CSAMT信号中提取激电信息有利于提高频率域电磁法反演与解释的精度.目前的研究多以线性反演方法为主,存在依赖初始模型、易陷入局部极值的问题.针对CSAMT信号IP提取问题的非线性和非凸特征,本文提出了一种基于柯西分布和惯性权重的二阶段最小构造混合蛙跳反演方法来提取IP信息.该方法首先利用柯西算子取代随机算子来提高算法的全局搜索能力,并通过引入混沌震荡惯性权重来均衡进化过程中的个体经验和群体经验,保证算法后期的稳定收敛;然后通过引入第二阶段反演过程来强化极化率对观测数据的影响,同时将正则化参数引入混合蛙跳算法的适应度函数来改善反演的多解性问题;最后利用CPU并行计算加速了算法的模因组搜索过程.反演结果表明,上述方法能够较好地重构地电结构和提取激电信息,在加噪环境下具有较强的鲁棒性.相比其他非线性算法(标准混合蛙跳算法SFLA,差分进化算法DE和粒子群优化算法PSO)的反演结果,本文算法具有更强的全局搜索能力和更高的计算效率,适合对微弱的激电信息进行提取. 相似文献
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针对核磁共振测井双TW观测数据分析和流体识别的需要,研究了基于全局搜索的遗传算法和局部搜索的最小二乘法的联合反演算法,实现了核磁共振双TW观测数据处理.首先,研究了饱和油气水岩石物理模型的核磁共振双TW观测模式的测井响应机理;然后,利用全局搜索性能优良的遗传算法, 对核磁共振回波差数据进行了反演,计算出了流体的核磁弛豫性质及其体积;最后,以遗传算法的反演结果为初值, 利用阻尼最小二乘方法对双TW回波串进行更精细的反演,计算出了双TW的T2分布、孔隙度和流体饱和度.理想模型的合成数据和实际测井资料应用表明,遗传算法与最小二乘方法相结合是一种行之有效的联合反演方法,能较好地实现核磁共振测井双TW观测数据的处理和流体评价. 相似文献
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改进的地壳速度结构遗传反演方法 总被引：1，自引：0，他引：1
遗传算法的收敛速度与模型参数初始搜索范围的划分精度有关.本文提出了在低精度的基础上开始迭代,在选代过程中逐步缩小搜索范围的改进措施.这种改进使得遗传算法的收敛速度和反演精度同时得到提高,并且又不增加模型空间的大小.一维地壳速度结构的反演计算结果表明方法是有效的.最后给出了实际应用中应采用的反演策略. 相似文献
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微地震监测难以拾取准确初至,为了提高反演定位精度和减小多解性,研究了微地震贝叶斯差分进化反演方法.从分析讨论理论模型反演残差及其协方差分布特征出发,结合对比不加噪音和加入不同程度的噪音后残差协方差极小点位置移动、分布梯度变化特征,提出了先验信息解估计方法.针对后验估计中,由于难以获得先验信息解的方差估计致使无法计算加权系数问题,通过分析残差变化特征和解的变化关系,研究了利用残差求取加权系数的方法.为了加快寻优速度,讨论了差分进化反演方法,在变异操作方面使用差分策略,即利用种群中个体间的差分向量对个体进行扰动,实现个体变异,充分有效利用群体分布特性,提高算法的搜索能力,避免遗传算法中变异方式的不足.通过理论模型测试本方法的反演效果,并且和搜索方法反结果进行比较.测试结果证明本反演方法,对于不同程度初至干扰,反演结果向准确解逼近程度比搜索方法要好得多,实际资料的反演结果也好于搜索方法. 相似文献
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作为全局非线性优化的新方法之一的遗传算法,近年来已从生物工程流行到大地电磁测深资料解释中.然而,大地电磁反演问题具有不适定性,解的非唯一性.通过结合求解不适定问题的Tikhonov正则化方法,本文采用实数编码遗传算法求解大地电磁二维反演问题.此算法在构建目标函数时引入正则化的思想,利用遗传算法求解最优化问题.常规的基于局部线性化的最优化反演方法易使解陷入局部极小值,而且严重的依赖初始模型的选择.与传统线性化的迭代反演方法相比,实数编码遗传算法能够克服传统方法的不足且能获得更好的反演结果.通过对大地电磁测深理论模型进行计算,结果表明:该算法具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点,可用于大地电磁资料解释. 相似文献
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针对遗传算法用于波阻抗反演涉及多参数编码、以及对应遗传操作不易实现的问题,在广泛研究了遗传算法的各种编码方式、及其对应的选择方式、交叉方式以及变异方式特点的基础上,提出了采用二进制字符串编码、遗传操作为最优保存策略选择、多点交叉和非均匀变异的遗传算法,基于该算法形成了全局寻优的波阻抗混合反演方法。文中介绍了遗传算法的研究现状,例举了全局寻优交叉和变异的计算结果,给出了二进制字符串编码的主要程序段,用数值模型与实际资料验正了混合反演算法的有效性。 相似文献
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三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反演的文献.针对上述问题,融合线性与非线性反演方法的互补优势,提出了最小二乘法(线性方法)与改进遗传算法(非线性方法)相结合的混合反演方法的概念和思想.首先,提出了将介质电阻率变化范围作为不等式约束引入反演方程的思路,以实现压制多解性、提高可靠性的目标.提出了宽松不等式约束和基于钻孔推断的局部严格不等式约束的获取及定义方法.在此基础上,分别提出了基于不等式约束的最小二乘线性反演方法和遗传算法非线性反演方法.其次,对于遗传算法在变异搜索方向控制、初始群体产生等方面进行了改进,优化了其搜索方向和初始群体多样性.然后,提出了混合反演方法及其实现方案,利用改进遗传算法进行第一阶段反演,发挥其对初始模型的依赖程度低的优势,搜索到最优解附近的空间,输出当前最优个体;利用最小二乘法进行第二阶段反演,将遗传算法得到的当前最优个体作为初始模型,在最优解附近空间执行高效率的局部线性搜索,最终实现地电结构的三维成像.最后,开展了合成数据与实际工程算例验证,与传统最小二乘方法进行了对比,发现混合反演方法在压制多解性、摆脱初始模型依赖和提高反演效果方面有较好效果. 相似文献
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马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)是一种启发式的全局寻优算法,可以用来解决概率反演的问题.基于MCMC方法的反演不依赖于准确的初始模型,可以引入任意复杂的先验信息,通过对先验概率密度函数的采样来获得大量的后验概率分布样本,在寻找最优解的过程中可以跳出局部最优得到全局最优解.MCMC方法由于计算量巨大,应用难度较高,在地球物理反演中的应用尚处于起步阶段.作者将MCMC方法应用到时移探地雷达(GPR)反演中,并结合双差法对时移的目标区域进行准确反演.在双差法时移反演的过程中,作者对目标区域使用拓展的Metropolis算法进行局部采样,减小了计算量的同时,进一步提高了目标区域的反演精度.最后对合成的数据进行了反演测试,对目标区域的反演误差进行了分析,说明了基于局部采样的MCMC反演方法的有效性,目标区域反演结果特征明显,反演效果好. 相似文献
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Surface wave methods are becoming increasingly popular in many geotechnical applications and in earthquake seismology due to their noninvasive characteristics.Inverse surface wave dispersion curves are a crucial step in most surface wave methods.Many inversion methods have been applied to surface wave dispersion curve inversion,including linearized inversion and nonlinearized inversion methods.In this study,a hybrid inversion method of Damped Least Squares(DLS) with Very Fast Simulated Annealing(VFSA) is developed for multi-mode Rayleigh wave dispersion curve inversion.Both synthetic and in situ fi eld data were used to verify the validity of the proposed method.The results show that the proposed method is superior to the conventional VFSA method in aiming at global minimum,especially when parameter searching space is adjacent to real values of the parameters.The advantage of the new method is that it retains both the merits of VFSA for global search and DLS for local search.At high temperatures,the global search dominates the runs,while at a low temperatures,the local search dominates the runs.Thus,at low temperatures,the proposed method can almost directly approach the actual model. 相似文献
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将遗传算法和单纯形算法相结合,得到了一种高效、健全的2D混合地震走时反演方法.把速度场划分为不同的空间尺度,定义网格节点上的速度作为待反演参数,采用双三次样条函数模型参数化,正问题采用有限差分走时计算方法,反问题采用多尺度混合反演方法.首先在较大的空间尺度内反演,然后减小空间尺度,将大尺度的反演结果作为次一级尺度反问题的初始模型,再进行混合反演,如此类推逐次逼近全局最优解.一个低速度异常体的数值模拟试验和抗走时扰动试验表明该方法是有效和健全的.我们将该方法应用到青藏高原东北缘阿尼玛卿缝合带东段上部地壳速度结构研究中,并与前人的成果进行了对比. 相似文献
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为满足地球物理资料反演解释的高精度、快速、稳定的要求,本文结合免疫遗传算法寻优速度快和BP神经网络反演不依赖初始模型等优点,设计了一种将BP神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的全局优化反演策略,并将该策略成功地应用于二维高密度电法数据反演.利用免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)对神经网络的反演参数进行同步优化,提高了电阻率反演的精度.仿真和实验结果验证设计的全局优化反演策略取得了较好的效果,通过与线性反演方法和BP法以及遗传神经网络法等反演方法进行比较,得出该方法具有反演精度更高,反演时间更短等显著优势的结论. 相似文献
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利用遗传算法进行不考虑近场校正的全场资料CSAMT反演研究.遗传算法属于全局最优化方法,具有对初始模型依赖小,不易陷入局部极值的优点,然而,当未知数较多时,多解性仍是该方法的瓶颈.为了减小多层反演的多解性,在反演中引入最小构造约束,针对CSAMT的遗传算法反演问题定义了最小构造目标函数,经过模型试验找到了其具体表达式,并找到了适合CSAMT资料反演的拉格朗日乘子的最佳取值μ=0.5,实现了基于遗传算法的CSAMT最小构造反演.利用H、A、K、Q和HKH、KHA模型对方法进行了数值试验,在无噪和加入10％噪声情况下,反演结果与模型一致;加入20％噪声后,反演仍取得良好结果,与理论模型基本吻合.将该方法用于水平层状地层和横向变化地层的实测资料反演,结果与地质资料吻合.不同的计算实例表明了该方法的有效性. 相似文献
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对三维电阻率反演问题进行了深入研究,提供了一种利用地表观测数据实现三维反演的实用算法.该方法应用有限差分求正演解,并通过对粗糙度矩阵元素进行适当改进,使之适用于各种情况下粗糙度矩阵的求取,进而建立在模型的总粗糙度极小条件下的反演方程.对反演方程采用收敛速度快且稳定的最小二乘正交分解（LSQR）法进行迭代求解,在迭代求解过程中只需利用偏导数矩阵和其转置矩阵乘以一个向量的结果,回避了直接求偏导数矩阵的繁琐计算,节省了内存,加快了反演的计算速度.不同的计算实例表明上述方法是求解大规模三维电阻率反演问题的有效方法. 相似文献