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震源参数和速度结构的联合反演是一个典型的非线性多参数最优化问题，常规的局部线性化反演方法往往易于陷入局部极值，且严重依赖于初始模型的选取。模拟生物界进化的遗传算法则是一种简单而高效的全局性搜索方法。它对初始模型的依赖性不大，不需要求导数，仅需对拟合差函数作出评价，能较好地解决速度结构和震源位置的联合反演问题。在此，简要介绍遗传算法的基本理论和特点，叙述用遗传算法联合反演京津唐张地区速度结构和震源位置的方法，分析遗传算法的迭代过程中拟合差的变化。首次提出在变异过程中引入可变变异概率的研究思路。由于可变