直流电阻率测深法作为一种成熟的地球物理勘探方法，如何提高其资料反演的精度，抑制多解性，提高反演结果的分辨率一直是广大地球物理工作者不断探索的问题。电测深的反演问题是多参数，多极值和非线性的，其实质是在观测数据与正演模型参数的泛函空间内寻找最优解。以往的反演方法多是将非线性的问题线性化，略去目标函数中的高阶项进行迭代寻优，这样做带来的后果是不但使反演极度依赖初始模型的选取、易陷入局部最优解、易忽略一些细节信息，且由于其是矩阵运算，在处理大量数据时往往会会使求解过程变慢，甚至会影响到解的稳定性。非线性反演是近年来地球物理工作者主要的探索方向之一，其以随机过程为基础，从拟生、拟物的角度出发，在模型空间内进行遍历或是启发式的搜索，不同于线性反演的单点迭代，其以种群为单位进行多点搜索，同时避开了对目标函数求偏导的复杂过程，能迅速地达到全局寻优的目的。本文从电测深的理论分析入手，仔细研究了电测深的正演理论模型及相关电阻率正演计算公式，在此基础上，针对电测深的反演问题引入了当前较为优秀的非线性领域群体智能算法——差分进化算法，该算法在解决多极值的非线性问题时具有不可比拟的优势，其主要是利用群体内差异向量指导和群体中个体之间的信息交换进行不依赖于梯度信息的启发式全局搜索，在全面掌握差分进化算法的原理、基本结构、算法特点和扩展模式等相关内容的基础上，首次建立起了基于差分进化算法反演模型，之后通过理论模型的测试对比，对差分进化算法的参数选取问题进行了深入研究，确定出了一组合理的反演参数，并通过Matlab平台进行编程，实现电阻率测深曲线的自动反演拟合功能。最后，将编制好的程序进行实际推广，对已知钻孔资料的典型的孔旁测深资料反演，进行反演精度和推广能力的对比研究，并将所建立的非线性反演方法与现有反演方法进行对比研究，实现模型优化，并对其推广能力做出评估。结合模型试算和实际推广的结果分析，差分进化算法无论是从提高反演精度和加快反演速度等方面，均较以往的线性反演和其它非线性反演方法有着明显的优势，且其鲁棒性强，计算时占用的内存资源也较小。本课题的成果开辟了地球物理反演的又一非线性理论的新领域，可将其进一步推广应用于二维或三维电测深反演理论之中。