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遗传算法是近些年来产生和发展的一种模拟生物进化过程的自适应启发式全局优化的搜索算法。它不完全依赖于初始猜测，且具有全局收敛的特点，可以被用来解决各种复杂的实际问题，如工程优化设计，人工智能和决策系统，以及地球物理反演等。尽管遗传算法是一种效率很高的全局优化算法，但许多仿真结果表明，它具有计算时间长，局部搜索能力弱的缺点。而共轭梯度法属于非启发式全局优化搜索方法，收敛速度快，但容易陷入局部极值，且严重依赖初始猜测。根据遗传算法和共轭梯度法的特点，这里提出了一种混合遗传算法，用来进行地球物理反演。该算法既具有