基于混沌-粒子群优化的磁法数据非线性反演方法  

Nonlinear inversion of magnetic data based on chaotic and particle swarm optimization

作　　者：邱宁[1,2] 刘庆生[2] 曾佐勋[1,3] 周汉文[1,3] 曾庆理[2] 

机构地区：[1]教育部长江三峡库区地质灾害研究中心,武汉430074 [2]中国地质大学地球物理与空间信息学院,武汉430074 [3]中国地质大学地球科学学院,武汉430074

出　　处：《地球物理学进展》2010年第6期2150-2155,共6页Progress in Geophysics

基　　金：国家自然科学基金项目(№:40471025;90714002);教育部长江三峡库区地质灾害研究中心开放基金(TGRC201016)资助

摘　　要：磁法反演属于非线性最优化问题,具有多变量、目标函数多极值、反演多解性等特点,因此,需要稳定的和高效的优化反演算法.粒子群优化已开始被用于地球物理反演计算,但是对于高维数、多峰值函数,粒子群的收敛精度不高,容易陷入局部极值.如果将混沌局部搜索和粒子群优化的优势相结合,通过将种群搜索过程对应为混沌轨道的遍历过程,可使标准粒子群优化的搜索过程具有避免陷入局部极小的能力.本文利用混沌-粒子群优化用于磁法反演计算.数据试验结果表明,该方法可以用于磁法数据的地球物理非线性反演,并且在一定程度上优于标准粒子群优化方法.The inversion of magnetic data is a non-linear optimization problem with multi-variable, multi-objective function extremum, multi-solution and so on. Therefore, it needs more stable and efficient algorithms. Particle swarm optimization （PSO） has been used in geophysical inversion. But for high-dimensional and multi-peak function, the convergence of particle swarm accuracy is not good, and easy to fall into the local minimum. Fortunately, combining chaotic local search （CLS） and PSO can exploit their selected advantages. The search process according to the chaotic orbit traversal process an reduce the probability of PSO search processes falling into local minima. We use the chaotic particle swarm optimization to invert magnetic data. The results show that the method is feasible for inversion of magnetic data, and is superior to simple PSO in certain circumstances.

关 键 词：磁法 反演 混沌局部搜索 粒子群优化 

分 类 号：P631[天文地球—地质矿产勘探] P312[天文地球—地质学]