大地测量联合反演理论和方法研究进展

针对地震震源参数反演优化问题,提出了一种改进的灰狼优化(grey wolf optimizer, GWO)算法来反演震源参数。首先,采用基于余弦规律的非线性递减收敛因子策略的加权距离GWO( weighted distance GWO, wdGWO)算法来代替原来的线性递减算法。随后,配置了改进wdGWO算法和单纯形算法的组合方法,引入后者算法是为了稳定前者算法的性能。因此,组合算法(简称GWOS)在收敛性和稳定性方面都具有良好的优势。
最后,通过实验测试来评估基本的wdGWO算法、遗传算法（genetic algorithm,GA）和GWOS的性能。仿真实验结果表明,GWOS对震源参数的估计优于wdGWO算法,具有良好的稳定性和准确性;GWOS既可以达到GA的反演精度,又表现出了更好的参数稳定性。将该算法应用于2014年纳帕地震和2017年博德鲁姆-科斯地震,不同类型地震的反演结果表明GWOS具有良好的实用性和可靠性。