蚱蜢算法在瑞雷波频散曲线反演中的应用

发布时间：2024-04-14 07:44

　　蚱蜢算法是一种新型的群智能优化算法,其灵感来源于蚱蜢在不同阶段表现出的独特觅食行为。该算法将蚱蜢算子的移动分为局部搜索与全局搜查两个阶段,算子每次移动均受其余所有算子的共同影响,以保证收敛到精确解。将蚱蜢算法引入面波频散曲线反演,以获得近地表横波速度。基于理论数据和实测瑞雷波数据,分析了利用蚱蜢算法计算近地表横波速度的有效性和适用性。目标函数解在反演迭代过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的分布概率高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演结果的可靠性。

【文章页数】：15 页

【文章目录】：
0 引言
1 蚱蜢算法基本原理及验证
    1.1 基本原理
    1.2 算法测试
        (1) Griewank函数。
        (2) Rastrigrin函数。
2 蚱蜢算法在面波反演中的实现
    2.1 理论模型反演
        2.1.1 频散曲线联合反演测试
        2.1.2 含噪测试
        2.1.3 搜索区间测试
        2.1.4 频散曲线缺失频段测试
    2.2 反演结果分析
3 与粒子群算法的对比
4 实测资料反演
5 结论



本文编号：3954345