利用遗传‐粒子群优化混合算法求取剩余静校正量

详细信息   

• 责任者：何超群^c中国地质大学(北京)^d1979^e博士 ; 王彦春 ; 张品^c中国石油东方地球物理公司研究院
• 刊名：新疆石油地质
• 出版年：2011
• 卷期：32^b6总153
• 关键词：静校正20^a地震勘探 ; 遗传算法 ; 数据处理30^a剩余静校正 ; 粒子群算法
• 页码：656～659
• 索书号：P452.06/724
• 图表：^c表1参13插图
• 分类号：2100
• 文摘期号：2012/08

摘要

剩余静校正是一个具有多参数、多极值的全局优化问题，当大量未知参数存在时，常规的遗传算法(GA)几乎无法避免早熟现象，难以保证收敛于全局最优。结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法的优势，提出了一种新颖的粒子群优化‐遗传混合算法。混合算法利用了粒子群优化算法的速度和位置的更新规则，并引入遗传算法里的交叉变异思想。用混合算法和遗传算法分别对两个理论模型进行试处理，处理结果表明，混合算法比遗传算法具有更好的性能，是一种求取复杂地形条件下剩余静校正量的实用方法。