【摘 要】
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在传统遗传算法基础上，对交叉、变异后所得结果的处理以及进化过程的整体分布方面进行了改进，并将改进的遗传算法与广义线性反演方法相结合，提出了一种混合优化算法：以改进的遗传
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在传统遗传算法基础上，对交叉、变异后所得结果的处理以及进化过程的整体分布方面进行了改进，并将改进的遗传算法与广义线性反演方法相结合，提出了一种混合优化算法：以改进的遗传算法为基础，在进化的每一代种群中选择目标函数最小的个体，进行一定次数的线性化迭代。混合优化算法克服了线性化方法依赖于初始值和遗传算法局部搜索能力差的缺陷。数值试验表明，将该算法用于AVA多参数反演中，提高了反演的精度，加快了收敛的速度，并具有较强的抗噪能力。
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