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免疫量子粒子群算法在地震层析反演中的应用
1
作者
梅胜全
钟本善
周熙襄
《大庆石油地质与开发》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期130-133,共4页
在地震走时层析静校正中，反演算法优化一直是个技术难点。与传统的线性反演算法不同，启发式群集智能算法具有自适应、自学习、智能搜索等全局寻优特点，成为一个高效的全局非线性寻优算法。引入量子行为的粒子群优化算法基于概率选择...
在地震走时层析静校正中，反演算法优化一直是个技术难点。与传统的线性反演算法不同，启发式群集智能算法具有自适应、自学习、智能搜索等全局寻优特点，成为一个高效的全局非线性寻优算法。引入量子行为的粒子群优化算法基于概率选择机制，能够有效地克服早熟现象，改善全局搜索能力。在此基础上，将免疫进化算法中的疫苗接种、克隆选择机制引入地震层析成像反演中，以增加抗体的多样性，进一步指导粒子的全局搜索行为，形成了免疫量子粒子群算法。通过理论模型与复杂近地表的静校正资料试算，验证了算法的可行性。
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关键词
量子
粒子
群
优化
免疫量子粒子群优化
免疫
接种
克隆选择
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题名
免疫量子粒子群算法在地震层析反演中的应用
1
作者
梅胜全
钟本善
周熙襄
机构
成都理工大学信息工程学院
出处
《大庆石油地质与开发》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期130-133,共4页
基金
中国核工业地质局地勘资金项目（200661）资助.
文摘
在地震走时层析静校正中，反演算法优化一直是个技术难点。与传统的线性反演算法不同，启发式群集智能算法具有自适应、自学习、智能搜索等全局寻优特点，成为一个高效的全局非线性寻优算法。引入量子行为的粒子群优化算法基于概率选择机制，能够有效地克服早熟现象，改善全局搜索能力。在此基础上，将免疫进化算法中的疫苗接种、克隆选择机制引入地震层析成像反演中，以增加抗体的多样性，进一步指导粒子的全局搜索行为，形成了免疫量子粒子群算法。通过理论模型与复杂近地表的静校正资料试算，验证了算法的可行性。
关键词
量子
粒子
群
优化
免疫量子粒子群优化
免疫
接种
克隆选择
Keywords
Quantum-behaved particle swarm optimization
quantum-behaved particle swarm optimization with immunity algorithm （IQPSO）
immunization
clone choice
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
免疫量子粒子群算法在地震层析反演中的应用
梅胜全
钟本善
周熙襄
《大庆石油地质与开发》
CAS
CSCD
北大核心
2010
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