瑞利波频散曲线反演中遗传算法及基于惯性权重改进的粒子群算法的应用
为解决现有的局部线型化方法在瑞利波频散曲线反演中的局限性问题，本文将遗传算法(GA)以及基于正切函数的惯性权重改进的粒子群算法(PSO)两种非线性全局优化算法应用到瑞利波频散曲线的反演中，通过程序实现了两种不同的理论地质模型的反演计算，并对反演结果进行了归纳分析。结果 表明：遗传算法以及改进后的粒子群算法应用于瑞利波频散曲线反演是完全非线性的，收敛速度快，并且两种方法都不依赖初始模型，能获得精度较高的反演结果，但是计算速度较慢。
遗传算法 粒子群算法 惯性权重 正切函数 瑞利波反演
符健 刘隼 李彬玉 李晓杰 李忠生
长安大学地质工程与测绘学院 西安 710064
国内会议
北京
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1035-1037
2018-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）