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1.
叠前弹性波反演非线性优化方法   总被引:6,自引:5,他引:1  
针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.  相似文献
2.
基于慢度法的小波变换多尺度叠前弹性波反演方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对常规的非线性反演方法存在稳定性较差及易陷入局部极值的问题,采用小波变换将原问题分解在不同的尺度上进行迭代反演,并以大尺度搜索为起点,逐步缩小尺度,最终降至目标函数的原始尺度,同时通过界约束以增加解的稳定性.对理论模型和实际资料分别进行的叠前弹性波反演结果表明,所提方法能有效提高反演的稳定性及精度.  相似文献
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