改进蜂群算法及其在面波频散曲线反演中的应用

应用改进蜂群算法反演面波频散曲线以获得近地表横波速度剖面.蜂群算法属于群智能算法中的一种,灵感来源于蜜蜂群体特定的觅食行为,在该算法的基础上结合粒子群算法中的全局最优解引导思想,同时引入遗传算法中交叉运算操作,即采用基于交叉操作的全局人工蜂群算法对面波频散曲线进行反演研究.改进蜂群算法在继承传统算法精于探索特性的同时,针对其疏于开发的缺陷着重加强了算法对全局的探索能力.使用理论和实测瑞雷波数据,本文研究了改进蜂群算法在推导近地表横波速度分布的有效性和适用性.在反演中,目标函数的收敛性好,改进算法在迭代的过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的概率分布高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演的结果可靠度,使其能有效地应用于瑞雷波频散曲线的反演和解释中.     

基于改进蚁群算法在面波频散曲线反演中的应用

为快速准确的反演得到近地表地层结构,将一种新颖而强大的非线性算法——蚁群算法引入到瑞雷波频散曲线领域,并对其进行相应的改进,改进蚁群算法的优点是运算效率快、精度高、算法简单、灵活易于实现,需要调节控制参数也较少。文中分别在无噪声\,含噪声以及实测数据进行反演测试,通过模型数据和实测数据表明,应用于瑞雷波反演中的改进蚁群算法在收敛速度与收敛精度之间能达到良好的平衡,所得解具有较高可信度。而且算法为促进所得解快速收敛到全局最优,在搜索中分全局搜索与局部搜索两个方式进行,能够有效地避免局部最优解产生。借助人工合成的瑞雷波数据以及真实观测数据,验证了改进蚁群算法在反演近地表剪切波速度时的有效性和通用性。此外,文中与遗传算法进行比较,得出改进蚁群算法具有高效性和高精度性的优点。