板状体磁异常数据反演的PSO算法

板状体磁异常数据反演的PSO算法

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吴招才, 刘天佑. 板状体磁异常数据反演的PSO算法[J]. 物探与化探, 2009, (2): 194-198.

引用本文:

吴招才, 刘天佑. 板状体磁异常数据反演的PSO算法[J]. 物探与化探, 2009, (2): 194-198.

THE APPLICATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TO THE INVERSIONOF MAGNETIC ANOMALY DATA OF TABULAR BODIES[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2009, (2): 194-198.

Citation:

THE APPLICATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TO THE INVERSIONOF MAGNETIC ANOMALY DATA OF TABULAR BODIES[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2009, (2): 194-198.

板状体磁异常数据反演的PSO算法

国家海洋局,第二海洋研究所,浙江,杭州,310012;中国地质大学,地球物理与空间信息学院,湖北,武汉,430074

中国地质大学,地球物理与空间信息学院,湖北,武汉,430074

详细信息

中图分类号: P631.2

刊出日期: 2009-04-10

THE APPLICATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION TO THE INVERSIONOF MAGNETIC ANOMALY DATA OF TABULAR BODIES

Publish Date: 10 April 2009

摘要: 粒子群优化(PSO)算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的算法,是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用搜索复杂空间中的最优区域,其优势在于效率高,且又简单易实现.笔者讨论了PSO算法用于板状体磁异常数据反演的方法,并与遗传算法(GA)进行了比较.理论和实测磁异常数据反演的结果表明,PSO算法具有更高的找寻最优解效率,是一种很有潜力的位场反演工具.
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