基于改进粒子群算法的地震标量波方程反演  

Seismic scalar wave equation inversion based on an improved particle swarm optimization algorithm

作　　者：朱童[1,2] 李小凡[1] 李一琼[1,3] 张美根[1] 

机构地区：[1]中国科学院地球深部重点实验室,中国科学院地质与地球物理研究所,北京100029 [2]中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院,南京210014 [3]中国地震局地球物理研究所,北京100081

出　　处：《地球物理学报》2011年第11期2951-2959,共9页Chinese Journal of Geophysics

基　　金：国家自然科学基金重点项目(40437018),国家自然科学基金(40874024);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB209603)资助

摘　　要：针对标准粒子群优化(PS())算法存在易出现早熟而陷入局部最优以及进化后期收敛速度慢等缺陷,通过考虑粒子所处位置间相互作用,提出了一种改进的并行粒子群优化算法.由于引入粒子位置间的相互影响,减少了粒子搜索过程盲目性,因此能有效提高算法的收敛速度.数值试验表明,这种改进的粒子群算法适用于二维标量波方程的速度反演,且算法具有对初始模型依赖性低、收敛速度快、反演结果稳定、抗噪能力强等特点,为进一步将该反演算法用于弹性波波动方程以及弹性参数反演提供了理论依据.In the standard particle swarm optimization （PSO）, the premature convergence oI particles and slow convergence in the late process decrease the searching ability of the algorithm. In this paper, by taking the positions of the particles into consideration, we propose an improved parallel particle swarm optimization （IPPSO） algorithm, which can increase the efficiency, to reduce the blindness in the search process. The performance of this improved particle swarm optimization method in solving 2-D scalar wave equation inversion problems is investigated. Our numerical experiments indicate that this method is suitable for scalar velocity inversion problems since it has merits such as low dependence on initial model, high eonstringency speed, stable result and strong antinoise ability. The results hold promise for further elastic wave equation and elastic parameters inversion studies.

关 键 词：改进粒子群算法 标量波方程 速度反演 并行 

分 类 号：P631[天文地球—地质矿产勘探]