【摘 要】
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基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点.人工蜂群(ABC)算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部搜索能力弱等问题.基于双种群架构可有效提高优化算法全局寻优能力.基于此,笔者提出一种双种群架构ABC算法,将交叉变异操作和最优解邻域搜索融入不同种群,选择典型的测试函数验证了改进ABC算法的有效性,并将其应用于大地电磁测深(MT)和重力数据的联合反演.模型试验和实测数据处理结果表明,双
【机 构】
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东华理工大学核资源与环境国家重点实验室,江西南昌330013;东华理工大学地球物理与测控技术学院,江西南昌330013;安徽省勘查技术院,安徽合肥230041
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基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点.人工蜂群(ABC)算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部搜索能力弱等问题.基于双种群架构可有效提高优化算法全局寻优能力.基于此,笔者提出一种双种群架构ABC算法,将交叉变异操作和最优解邻域搜索融入不同种群,选择典型的测试函数验证了改进ABC算法的有效性,并将其应用于大地电磁测深(MT)和重力数据的联合反演.模型试验和实测数据处理结果表明,双种群ABC算法具有较高的寻优能力和一定的实用性.
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