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激发深度和检波器耦合对近地表Q值估算的影响分析 被引量:8
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作者 丁冠东 张小明 +5 位作者 陈浩林 全海燕 毛贺江 童利清 陈伟 高静 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期678-684,共7页
激发深度和检波器耦合效应会影响地震信号的频谱特征。基于实际微测井资料研究地震波主频变化特征可知,不同深度激发获取的地震子波主频相差近55Hz,检波器耦合效应使地震子波严重缺失低频信息,且高频部分出现类似"陷波"现象... 激发深度和检波器耦合效应会影响地震信号的频谱特征。基于实际微测井资料研究地震波主频变化特征可知,不同深度激发获取的地震子波主频相差近55Hz,检波器耦合效应使地震子波严重缺失低频信息,且高频部分出现类似"陷波"现象。基于地表一致性理论,定量地模拟了不同激发深度以及不同检波器耦合条件对近地表Q值估算结果的影响,结果表明,激发深度差异与检波器耦合差异会大幅度降低近地表Q值估算的精度。在大港ZY地区实际双井微测井数据采集过程中,通过选取合适的井下检波器接收深度以及制作井下助插器等方法保障井下检波器耦合效果,并采用共激发点资料消除激发条件差异带来的影响,提高了近地表Q值的估算精度。 展开更多
关键词 激发深度 检波器耦合 近地表 Q值估算 吸收衰减
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群智感知系统中基于鲸鱼优化算法的任务分配 被引量:11
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作者 袁姝 周朝荣 +1 位作者 杨正清 王婧柔 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第7期2031-2037,共7页
为降低工人成本、提高工人效率,研究工人在线时间为弹性的群智感知场景。采用模糊机会约束规划方法对工人在线时间进行建模,根据延时与否引入延时成本与空闲成本;由于对应问题为组合优化问题,属于NP-hard问题范畴,结合鲸鱼优化算法设计... 为降低工人成本、提高工人效率,研究工人在线时间为弹性的群智感知场景。采用模糊机会约束规划方法对工人在线时间进行建模,根据延时与否引入延时成本与空闲成本;由于对应问题为组合优化问题,属于NP-hard问题范畴,结合鲸鱼优化算法设计两阶段任务分配算法进行求解。实验结果表明,与其它算法相比,所提算法具有更高的工人效率,较之于固定在线时间,弹性在线时间下工人效率更高,成本更低。 展开更多
关键词 群智感知 任务分配 工人成本 工人效率 鲸鱼优化算法 弹性在线时间
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移动群智感知中任务分配的研究 被引量:7
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作者 方文凤 周朝荣 孙三山 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3206-3212,共7页
随着内置高性能传感器的移动智能终端的广泛应用,新兴的移动群智感知技术逐渐成为实时感知与收集环境信息的有效方式。为协调与鼓励用户参与感知任务,并最大限度地保证感知数据的有效性与可靠性,针对移动群智感知相关研究中的关键问题... 随着内置高性能传感器的移动智能终端的广泛应用,新兴的移动群智感知技术逐渐成为实时感知与收集环境信息的有效方式。为协调与鼓励用户参与感知任务,并最大限度地保证感知数据的有效性与可靠性,针对移动群智感知相关研究中的关键问题——任务分配进行了研究。首先介绍移动群智感知的相关背景;其次,根据感知任务的要求对任务分配的约束条件进行分类;然后讨论与分析了任务分配的研究现状,包括平台为中心的优化算法设计以及用户为中心的激励机制设计;最后指出现有研究工作中的不足,展望了未来的研究方向。 展开更多
关键词 移动群智感知 任务分配 优化算法 激励机制
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樽海鞘群算法的改进 被引量:9
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作者 常祥洁 赵孜恺 周朝荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第7期1941-1948,共8页
针对樽海鞘群算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出改进的樽海鞘群算法。采用混沌初始化,保证种群的多样性和均匀性;分别在领导者和追随者阶段引入正弦余弦策略和动态更新策略,提高算法全局和局部探索能力;对食物位... 针对樽海鞘群算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低等问题,提出改进的樽海鞘群算法。采用混沌初始化,保证种群的多样性和均匀性;分别在领导者和追随者阶段引入正弦余弦策略和动态更新策略,提高算法全局和局部探索能力;对食物位置进行变异操作,有效避免算法陷入局部最优。为验证改进后算法的有效性,分别用其求解函数优化问题以及工程设计问题,其结果表明,该算法具有较高的收敛速度、寻优精度以及鲁棒性,总体性能优于其它智能优化算法。 展开更多
关键词 智能优化算法 樽海鞘群算法 混沌初始化 正弦余弦策略 动态更新 函数优化问题 工程设计问题
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水文循环算法的改进 被引量:1
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作者 何欣芸 周朝荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3053-3062,共10页
针对水文循环算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低以及运行时间过长等问题,提出水文循环算法的改进方法。为强化算法的全局搜索能力、提升算法的收敛速度,利用混沌初始化产生初始水滴种群;为减少算法的运行时间,自适应调整温度... 针对水文循环算法在求解过程中存在收敛速度慢、寻优精度低以及运行时间过长等问题,提出水文循环算法的改进方法。为强化算法的全局搜索能力、提升算法的收敛速度,利用混沌初始化产生初始水滴种群;为减少算法的运行时间,自适应调整温度更新参数、减少流动阶段不必要的循环;为提高算法的寻优精度,在凝结阶段引入逆水流过程代替变异操作。采用10个基准测试函数进行仿真实验,实验结果表明,改进后的水文循环算法克服了水文循环算法的缺点,总体性能优于粒子群算法、遗传算法与鲸鱼算法。 展开更多
关键词 智能优化算法 水文循环算法 混沌初始化 温度更新 逆水流
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