混合优化波阻抗反演方法研究

地震反演常用的线性算法具有较快的收敛速度，但是易陷入局部最优解。因此需要引进一些非线性优化算法求解全局最优解。近年来相继出现了模拟退火、遗传算法、禁忌搜索算法和混沌搜索算法等，虽然这些算法具有较强的全局优化性能，但是其计算速度慢，远远不能满足实际生产的要求。如何将上述两类算法结合起来实现优势互补成为了反演中的一个重要课题之一。文章提出的混合优化波阻抗反演方法综合了共轭梯度算法和模拟退火算法的优点，在模拟退火反演框架内加入共轭梯度迭代算法，即在模拟退火反演过程中，当目标函数值满足给定的条件时，进行一定次数的共轭梯度迭代反演，最终以模拟退火反演结果来判断其收敛性。实际计算表明，该方法不仅收敛速度快，而且抗干扰能力强，计算得到的波阻抗剖面能较好的反映地层地质特征。     

基于改进蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线反演方法

瑞雷波勘探方法是一种常用的近地表勘探技术，频散曲线反演是瑞雷波勘探数据处理流程中的关键步骤之一。作为一个典型的多参数、多极值、高度非线性的地球物理优化问题，频散曲线的准确、高效反演对计算近地表横波速度场，进而获取地层结构信息具有重要意义。提出一种基于改进的蜣螂优化算法的瑞雷波频散曲线反演方法，使用Halton序列初始化种群个体的位置，更好地控制初始化种群的空间分布；通过种群划分，对不同的子种群采用不同的搜索策略，一方面避免反演搜索陷入局部最优，同时实现算法的快速收敛。使用3个理论地质模型和实际资料，对改进蜣螂优化算法应用于频散曲线反演以获取地下横波速度分布的有效性进行验证。结果表明，与使用当前较为主流的改进自适应遗传算法进行频散曲线反演相比，新方法有效、稳定且能够快速收敛得到最优解。     

双种群人工蜂群算法及其在MT和重力联合反演中的应用

基于非线性优化算法的联合反演具有全局寻优、无需求偏导数、便于先验信息融入等优点。人工蜂群（ABC）算法是一种较新颖的非线性优化算法,具有独特的角色转换机制,在求解优化问题上有较强的寻优性能,但该算法也存在着搜索效率不高、局部搜索能力弱等问题。基于双种群架构可有效提高优化算法全局寻优能力。基于此,笔者提出一种双种群架构ABC算法,将交叉变异操作和最优解邻域搜索融入不同种群,选择典型的测试函数验证了改进ABC算法的有效性,并将其应用于大地电磁测深（MT）和重力数据的联合反演。模型试验和实测数据处理结果表明,双种群ABC算法具有较高的寻优能力和一定的实用性。     

蚱蜢算法在瑞雷波频散曲线反演中的应用

蚱蜢算法是一种新型的群智能优化算法,其灵感来源于蚱蜢在不同阶段表现出的独特觅食行为。该算法将蚱蜢算子的移动分为局部搜索与全局搜查两个阶段,算子每次移动均受其余所有算子的共同影响,以保证收敛到精确解。将蚱蜢算法引入面波频散曲线反演,以获得近地表横波速度。基于理论数据和实测瑞雷波数据,分析了利用蚱蜢算法计算近地表横波速度的有效性和适用性。目标函数解在反演迭代过程中能够快速收敛到全局最优;模型参数的分布概率高,即在寻找到全局最优解的同时,能够确保解中每个参数同时达到最优,保证了反演结果的可靠性。     

基于粒子群优化算法的波阻抗反演研究

波阻抗反演属于最优化问题，其目标函数可能包含多个在一定范围内连续的变量。传统的优化手段对某些函数存在难以优化，容易陷入局部解，收敛速度缓慢等问题。粒子群算法只考虑目标函数，对初始模型的依赖程度不高，可以随机地在全局域内进行搜索。通过分析粒子群算法的原理，提出了地震波阻抗反演粒子群算法的实现方法。详细地分析了粒子群算法的抗噪能力及算法中各参数对反演结果的影响，得出参数的最优组合。利用模型数据对该方法进行检测，在无噪情况下，反演结果与模型一致；在加入3%，10%和25%的噪声后，反演前后的相关系数分别为98.31%，93.27%和82.09%，证明了该方法的有效性。     

基于迭代步进值递减的果蝇优化算法在PID整定中的应用

果蝇优化算法在计算精度和运算速度上比传统方法有着显著的提高,在解空间上可以快速高效地得到全局最优解,但也极易陷入局部最优。为了获得自动电压调节器(AVR)控制系统的最佳PID参数,对果蝇优化算法进行改进,提出了一种迭代步进值递减的果蝇优化算法。使用改进的算法对AVR系统PID参数进行在线整定,仿真结果表明:改进的果蝇优化算法比原算法在PID控制器中获得了更好的控制性能,改进算法具有一定的实用价值。     

大地电磁非线性共轭梯度一维反演

非线性共轭梯度(nonlinear conjugate gradient,NLCG)反演法具有较好的稳定性和反演精度,在二维反演中得到了广泛的应用,但是正则化因子选取困难以及计算量较大等问题限制了其在一维反演中的应用。针对上述问题,结合一维反演实际,提出了一种改进的NLCG优化算法。该算法以Bostick反演结果为初始模型,采用正则化因子自适应迭代调整方案,每次迭代时根据目标函数自动调整正则化因子,无需再对正则化因子进行不断尝试反演;简化了预处理因子和最优步长的计算,用单步线性搜索法代替迭代法求最优步长;对反演结果进行优化并做二次NLCG反演,进一步提高了反演精度,使非线性共轭梯度一维反演算法更高效。通过几个模型算例分析了优化算法的有效性。实际大地电磁数据NLCG反演结果与钻井资料吻合好、精度高;与Occam反演结果相比分层更加清晰,未出现异常高阻层,对地下电性结构的划分更加可靠。     

基于自适应差分进化算法的MT信号激电信息提取

从MT信号中提取激电信息的研究有助于提高大深度探测技术的勘探精度、深度和范围。针对MT信号激电信息提取中存在的非线性和非凸特征,通过改进混沌自适应差分进化算法中进化参数的自适应策略,提出了一种基于非均匀统计分布的自适应差分进化两阶段最小构造反演方法。一方面该方法利用柯西分布和高斯分布的统计特性自适应获取进化参数F和CR,提高算法的全局搜索能力, 通过记忆以往迭代过程中的优秀进化参数提高算法后期的稳定性;另一方面该方法通过引入第二阶段的反演过程强化极化率对观测数据的影响;通过将正则化参数引入差分进化算法的适应度函数解决反演的多解性问题。对含激电效应的MT一维模型的反演结果表明,本文算法能够较好地重构地电结构和提取激电信息并在加噪环境下具有较强的鲁棒性。与其他非线性算法(混沌自适应差分进化算法,标准差分进化算法和粒子群优化算法)的反演结果对比表明,本文算法具有更为优越的全局搜索能力和较高的反演精度,适于微弱激电信息的提取。     

基于遗传算法的低渗透气藏水平井压裂参数优化

采用传统的正交设计方法对低渗透气藏水平井压裂进行优化设计，难以涵盖整个最优解搜索空间，优化对象数目的增加也会导致方案数量大幅增加。为了突破这一限制，基于遗传算法建立了新的水平井压裂智能优化设计方法，并编程实现了优化设计的全程自动化。计算结果表明：遗传算法在优化过程中不需要人为干预，大大降低了工作量，采用二进制编码形式替代水平井参数和裂缝参数极大地拓展了最优解搜索空间，算法复杂程度受优化对象数目的影响较小。与传统方法相比，该方法具有很大的优越性和实用价值，值得推广。     

地面微地震资料震源定位的贝叶斯反演方法

针对地面微地震资料信噪比低、初至拾取不准、速度模型难以准确建立等问题,以及地面微地震资料多条测线测量和浅地表地层速度变化复杂特点,研究了地面微地震资料震源定位的贝叶斯反演方法,把所有测线反演结果设定为一个全概率事件,每条测线反演问题设定为一个划分,讨论利用贝叶斯最大后验方法反演震源位置。在反演时浅部采用横向变速模型,中深部采用水平横向均匀速度模型模型。对目标函数的后验概率密度函数、加权函数后验密度函数、速度参数方差的后验概率密度函数进行理论模型拟合,并取拟合后结果作为估计概率密度。采用极快速模拟退火方法加网格法的混合算法作为搜索方法,以网格算法为先导使搜索落入最优解所在的凸区间,再利用极快速模拟退火算法搜索最优解,这样既可以防止算法收敛于局部极值点,又极大地提高了算法的收敛速度。通过理论模型和实际资料验证了该方法的应用效果,即对随机跳动误差较大初至反演能够保证反演结果的精度。     

MT资料的遗传法反演

在简述遗传优化算法的基本原理,分析大地理电测深资料反演的特点和滩点的基础上,提出了将遗传算法引入ＭＴ数据反演的思路,针对ＭＴ资料反 特殊性,对常用的遗传算法进行改进。取消二进制编码和解码过程。     

自适应混合反演剩余静校正

本文针对剩余静校正问题的非线性特点，分析了已有的线性反演及非线性反演方法的优缺点，在此基础上提出了一种计算效率较高、搜寻全局最优解的混合反演方法；即在求解过程中每次扰动采用线性寻优方法搜寻局部最优解，在迭代过程中采用模拟退火法随机搜寻，就可以用较少的迭代次数搜寻全局最优解。此文中还提出了反演参数的选取方法，使得该法具有自适应的特点。理论分析和数值计算表明，该法不仅解决了剩余静校正较强的非线性全局优化问题，而且提高了计算效率，是一种切实可行的自适应剩余静校正方法。     

一种用于背景速度估计的新全局优化算法

利用叠前地震数据正确地估计地下介质的背景速度对于复杂构造成像具有重要意义。这一问题的复杂性需要一种良好的优化方法来求解。本文给出了一种新的用于求解连续全局优化问题的计算方法，并将其应用于非线性速度反演计算。与随机法如模拟退火、遗传算法，均场退火等）不同的是，新的优化方法利用一动态方程来控制寻优计算过程。该动态方程的优点是利用梯度信息使解快速逼近极小点；当解逼近当前极小点后，动态方程的第二项可以使解     

改进的蚂蚁算法在试井曲线拟合中的应用

通过将带可变邻域搜索的进化策略引入解决组合问题的蚂蚁算法,得到了可以用于解决连续优化问题的改进的蚂蚁算法,并给出了优化步骤.将改进的蚂蚁算法应用于试井曲线的拟合中,并编写了计算程序.改进的蚂蚁算法与遗传算法的对比结果表明,前者的收敛速度和收敛值以及在多局部最优解问题上均优于遗传算法,并具有较强的实用性.     

改进的布谷鸟MT反演算法

由于大地电磁（MT）数据的反演是高度非线性的,传统的全局优化算法收敛速度慢,且易陷入局部极值。为此,提出一种结合单纯形法的全局布谷鸟算法（ICS）反演MT数据。针对布谷鸟算法（CS）精于探索、疏于开发的特点,引入粒子群算法中的全局最优解,加强算法的局部搜索能力;同时结合单纯形法对较差鸟巢进行改进,进一步提高寻优精度。理论和实测数据反演结果表明,改进后的算法反演结果更稳定,收敛速度更快,求解精度更高。     

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遗传算法是具有全局寻伏特点的一种新型最优化方法，它适合于求解非线性优化问题，近年来已经在复杂函数的优化求解、结构优化设计、自适应控制、系统控制、模式识别等领域取得成功应用。文章将遗传算法引入列井最优化解释中，实现了用遗传算法进行最优化测井解释，充分利用遗传算法的全局寻优特点，研究多参数、非线性最优化测井数据处理问题；同时在充分讨论常规遗传算法原理的基础上，针对常规时齐遗传算法的强不收敛性，引入了非时齐遗传算法，从结合整体模拟迟火算法、引入动态记忆宙解决成熟前收敛问题两方面对常规遗传算法作了改进，经正演模型模拟运算和实际测井资料的解释结果表明，经改进后的遗传算法更易于收敛，可以较好地研究多参数、非线性最优化测井资料解释。     

叠前宽角度反演方法优化及应用

基于佐普里兹方程精确解的叠前宽角度反演克服了由佐普里兹方程近似式带来的条件限制和近似误差的影响,反演精度高,适用于宽入射角地震资料。但佐普里兹方程描述的弹性参数与反射系数之间的关系复杂,对提高反演算法的稳定性和提高反演精度等技术的要求更高。因此,本文基于贝叶斯理论并采用反演参数间相互约束等方法,通过优化扰动量求取、岩石物理关系约束等关键技术的研发,提高反演的稳定性和精度。在LJL地区利用宽角度叠前反演去除了储层中灰质砂岩的影响,成功地刻画出主力砂体边界。     

Power optimization of gas pipelines via an improved particle swarm optimization algorithm

In past decades dynamic programming, genetic algorithms, ant colony optimization algorithms and some gradient algorithms have been applied to power optimization of gas pipelines. In this paper a power optimization model for gas pipelines is developed and an improved particle swarm optimization algorithm is applied. Based on the testing of the parameters involved in the algorithm which need to be defined artifucially, the values of these parameters have been recommended which can make the algorithm reach efficiently the approximate optimum solution with required accuracy. Some examples have shown that the relative error of the particle swarm optimization over ant colony optimization and dynamic programming is less than 1% and the computation time is much less than that of ant colony optimization and dynamic programming.     

天然气管网抗震工程投资分配混沌粒子群算法

天然气管网是具有网络特性的复杂生命线系统，其抗震工程投资最优分配问题，因呈现高度的非线性及约束条件多的特点，难以用传统的优化方法求解。利用粒子群优化算法收敛速度快的优点，结合混沌运动的遍历性、伪随机性等特点，提出了一种基于混沌思想的粒子群优化算法，该算法保持了群体多样性，增强了多维空间的全局寻优能力，应用于天然气管网系统的抗震工程投资决策，有效地避免了一般演化算法的早熟收敛现象。以一个多源多汇天然气管网为例，进行了抗震工程投资的优化计算，计算结果表明，所建立的模型和算法具有一定的实用性。