基于遗传算法的CSAMT最小构造反演
【摘要】：利用遗传算法进行不考虑近场校正的全场资料CSΛMT反演研究.遗传算法属于全局最优化方法,具有对初始模型依赖小,不易陷入局部极值的优点,然而,当未知数较多时,多解性仍是该方法的瓶颈.为了减小多层反演的多解性,在反演中引入最小构造约束,针对CSΛMT的遗传算法反演问题定义了最小构造目标函数,经过模型试验找到了其具体表达式,并找到了适合CSΛMT资料反演的拉格朗日乘子的最佳取值μ=0.5,实现了基于遗传算法的CSΛMT最小构造反演.利用H、Λ、K、Q和HKH、KHΛ模型对方法进行了数值试验,在无噪和加入10%噪声情况下,反演结果与模型一致;加入20%噪声后,反演仍取得良好结果,与理论模型基本吻合.将该方法用于水平层状地层和横向变化地层的实测资料反演,结果与地质资料吻合.不同的计算实例表明了该方法的有效性.
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