瞬变电磁反演中的非线性规划遗传算法

doi:10.11720/wtyht.2017.2.24

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摘要经典非线性规划算法的局部搜索能力较强,遗传算法采用选择、交叉和变异算子进行搜索,全局搜索能力较强,而局部搜索能力较弱。结合两种算法的优点,文中提出了一种非线性规划遗传算法(NPGA)。经过函数测试证明,该算法提高了遗传算法的搜索性能。设计了多个不同的地电模型,将该算法应用于瞬变电磁地电模型数据反演计算中,结果表明该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,反演效果较好。

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Abstract：The local search capability of the classical nonlinear programming algorithm is strong, and the genetic algorithm adopts the selection, crossover and mutation operators to perform the search, hence its global search capability is strong, whereas the local search capability of the genetic algorithm is weak. Therefore, a nonlinear programming genetic algorithm (NPGA) was proposed based on the previous studies, which combines the advantages of these two algorithms. Proved by function test, the proposed algorithm could significantly improve the search performance of genetic algorithm. On such a basis, the geoelectric models were established. Finally, the nonlinear programming genetic algorithm was applied to the inversion calculation of TEM. The results show that the proposed algorithm has fast convergence speed and high calculation precision, thus exhibiting good inversion effect.

收稿日期: 2016-11-05 出版日期: 2017-04-10

P631

基金资助:国家自然科学基金项目(41564001); 江西省自然科学基金项目(20151BAB203045)

通讯作者: 杨海燕(1980-),男,博士,副教授。2009年博士毕业于中国矿业大学地球探测与信息技术专业,主要从事电磁法勘探方面的理论与应用研究工作。Email:genious_yang@126.com

作者简介: 李锋平(1989-),男,江西井冈山人,汉族,在读硕士研究生,研究方向为电磁法勘探理论与应用。Email:geophysics_Lee@163.com

引用本文:

李锋平, 杨海燕, 刘旭华, 赵海娇. 瞬变电磁反演中的非线性规划遗传算法[J]. 物探与化探, 2017, 41(2): 347-353.
LI Feng-Ping, YANG Hai-Yan, LIU Xu-Hua, ZHAO Hai-Jiao. Nonlinear programming genetic algorithm in transient electromagnetic inversion. Geophysical and Geochemical Exploration, 2017, 41(2): 347-353.

链接本文:

https://www.wutanyuhuatan.com/CN/10.11720/wtyht.2017.2.24 或 https://www.wutanyuhuatan.com/CN/Y2017/V41/I2/347

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