基于人工蜂群算法的大地电磁测深二维反演

发布时间：2021-05-21 07:05

　　人工蜂群（ABC）算法是一种智能全局寻优算法,通过模拟蜂蜜群的智能采蜜行为,来寻找问题的最优解。该算法具有调节参数少,对初始模型依赖低等特点,其劳动分工和独特的角色转换机制,也使该算法有较强全局寻优能力。而与典型的非线性优化算法（如模拟退火、遗传算法）相比,ABC算法在地球物理反演领域的应用开发不足,且以往的研究大多是针对一维反问题的。基于此,尝试将ABC算法引入大地电磁测深（MT）二维正则化反演。模型试验表明,ABC算法适用于二维MT反演,该算法的实现进一步丰富了非线性算法在地球物理领域的应用。 

【文章来源】：江西科学. 2020,38(05)

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 人工蜂群算法原理
    1.1 基本思想
    1.2 基本流程
2 正则化目标函数
3 模型试验
    3.1 模型试验1
    3.2 模型试验2
    3.3 应用实例
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]改进蜂群算法及其在面波频散曲线反演中的应用[J]. 于东凯,宋先海,江东威,张学强,赵素涛,赵培强,蔡伟,袁士川.  地球物理学报. 2018(04)
[2]基于人工蜂群算法的瑞雷波多阶模式非线性联合反演研究[J]. 侯征,熊盛青,杨进,于长春,刘国辉.  地球物理学进展. 2018(01)
[3]人工蜂群算法研究综述[J]. 何尧,刘建华,杨荣华.  计算机应用研究. 2018(05)
[4]人工蜂群算法的电震非线性联合反演研究[J]. 侯征,熊盛青,杨进,于长春,刘国辉.  地球物理学进展. 2015(06)
[5]基于随机分布共网格模型的重磁电震联合反演技术及应用[J]. 李华东,于鹏,刘振友.  石油地球物理勘探. 2015(04)
[6]瞬变电磁测深资料的ABC算法反演研究[J]. 王猛,刘国辉,王大勇,刘媛媛.  地球物理学进展. 2015(01)
[7]人工蜂群算法研究综述[J]. 秦全德,程适,李丽,史玉回.  智能系统学报. 2014(02)
[8]下扬子北部YF地区MT资料综合解释研究[J]. 赵胜,程海生,郑团结,赵挺.  安徽地质. 2013(03)
[9]大地电磁反演中改进的自适应正则化因子选取[J]. 向阳,于鹏,陈晓,唐睿.  同济大学学报(自然科学版). 2013(09)
[10]非线性地球物理反演方法:回顾与展望[J]. 杨文采.  地球物理学进展. 2002(02)

硕士论文
[1]基于改进非线性算法的瑞利波多模式频散曲线反演研究[D]. 符健.长安大学 2019
[2]基于人工蜂群算法的大地电磁非线性反演研究[D]. 邸龙.河北地质大学 2018
[3]电测深智能优化反演理论的研究[D]. 徐晶.石家庄经济学院 2012



本文编号：3199275