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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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利用一维正则化反演进行大地电磁测深数据拟二维反演解释 总被引:1,自引:0,他引:1
大地电磁测深的反演问题是不适定的,其反演结果不稳定,且具有非唯一性。通过在目标函数中采用正则化方法,可以使得不适定反演问题具有稳定的反演结果,并改善解的稳定性和非唯一性问题。为了提高野外大地电磁测深数据的处理效率和初步解释的精度,提出了大地电磁测深数据的一维正则化反演进行拟二维反演解释方法。这里所述的大地电磁测深一维反演解释,与以往的解释方法不同,其思路首先用Bostick反演的深度来控制层参数,使反演计算的模型参数仅存在电阻率;最后采用阻尼高斯-牛顿算法进行反演计算,并将Bostick反演结果作为反演计算的初始模型。通过模型试算,结果表明其处理速度快、解释直观,对野外大地电磁测深数据进行初步反演解释是可行的。 相似文献
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波阻抗反演中的全局寻优策略 总被引:1,自引:1,他引:1
针对常规基于模型的波阻抗反演方法严重依赖于初始模型的选择和易陷入局部最优等局限性,提出了一种新的全局寻优策略。该反演策略是在常规测井约束反演的框架中加入一定次数的遗传全局搜索机制。如果迭代过程一旦陷入局部最优解;就可以把已经形成的局部最优解作为寻优的新起点,在此基础上进行全局遗传寻优,搜索更优的反演结果。通过模型数值计算和实际资料处理,表明该反演策略具有跳出初始模型控制的优良性能和良好的实际反演效果。 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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张荣峰 《物探化探计算技术》1996,18(1):67-70
本文用遗传算法(GA)进行大地电磁测深(MT)一维模型的反演。本反演方法无需初值,不用求导数,受噪声影响小,能有效克服反演中出现的局部极值,并能给出一组解 相似文献
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波阻抗约束反演的几种方法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍三种理论与实际效果比较好的波阻抗反演方法,即宽带约束反演(BCI)、快速模拟退火算法(FSA)和正则化方法。BCI是一种线性迭代方法,FSA是一种具有全局寻优特点的随机搜索方法,正则化方法是通过对目标函数施加先验约束,来解决反演的病态问题———多解性和不稳定性。最后,使用正则化方法并结合快速模拟退火算法,进行了理论模型试算和实际资料处理,实用效果比较好。 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