张旭辉
- 作品数：2 被引量：41H指数：2
- 供职机构：中国地质大学地球物理与空间信息学院更多>>
- 发文基金：湖北省杰出青年人才基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 大地电磁阻尼粒子群优化反演法研究被引量：37
- 2009年
- 粒子群优化算法(PSO)是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法,在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点.本文在研究常规粒子群优化算法的基础上,对常规的粒子群算法进行了改进,提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略,加快了PSO算法的收敛速度,构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法.在MATLAB 6.5编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实验,并对大地电磁测深的理论模型和实测数据进行了反演试算,结果表明,阻尼PSO算法不依赖于初始模型、能够搜索到全局极值,不易陷入局部极值,是一种快速有效的地球物理反演方法.
- 师学明肖敏范建柯杨国世张旭辉
- 关键词：粒子群优化算法非线性反演大地电磁测深
- 层状介质大地电磁的自适应量子遗传反演法被引量：6
- 2009年
- 将量子遗传算法引入到层状介质大地电磁数据的反演,得到了层状介质的大地电磁量子遗传反演法.数值试验结果发现该算法仍然存在较严重的早熟收敛现象.为此,将自适应思想引入到量子遗传算法中来,通过动态调整量子遗传算法的模型搜索空间,建立了一种新的改进型量子遗传算法——自适应量子遗传算法,使算法在迭代过程中能自适应地寻找模型最优值.通过典型测试函数和层状介质大地电磁模型数值试验,结果表明,改进算法有效压制了常规量子遗传算法的早熟收敛性,提高了算法的搜索效率和反演效果.采用该算法对实际的大地电磁资料进行了处理,取得了较好的地质效果.
- 师学明范建柯罗红明肖敏杨国世张旭辉
- 关键词：自适应量子遗传算法大地电磁反演
