【摘 要】
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随着人工智能的发展,出现了一些进化简单、寻优效果好的新型启发式仿生算法.粒子群算法(PSO)就是基于自然界鸟群觅食行为而提出的一种独特的仿生算法.与常规仿生算法不同,PSO
【机 构】
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中国地质大学(武汉)武汉 430074
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随着人工智能的发展,出现了一些进化简单、寻优效果好的新型启发式仿生算法.粒子群算法(PSO)就是基于自然界鸟群觅食行为而提出的一种独特的仿生算法.与常规仿生算法不同,PSO中所有的粒子都有一个被目标函数决定的适应值(候选解)和一个决定它们飞翔方向与距离的速度,每个粒子在模型空间中随机进行全局搜索,每次迭代搜索后,每个粒子搜索的解会与自身进行比较,形成局部最优解,个体粒子间相互比较形成全局最优解.本文基于改进的PSO，结合算法的每个粒子位置对应一个可能的模型解，粒子的每个元素唯一对应于相应模型的一个网格，构成模型的相邻网格间数据不可能是杂乱无章的，实际地层的物理性质在正常情况下不会发生明显的突变，粒子速度间相邻元素必然存在一定程度相关性。针对2D剖面物性反演，本文提出粒子速度采用9点均值滤波的方法，实现2D位场资料的最优化反演。
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