%0 Journal Article
%T The damped PSO algorithm and its application for magnetotelluric sounding data inversion<br>大地电磁阻尼粒子群优化反演法研究
%A SHI Xue-Ming
%A XIAO Min
%A FAN Jian-Ke
%A YANG Guo-Shi
%A ZHANG Xu-Hui
%A <br>师学明
%J 地球物理学报
%D 2009
%I 
%X 粒子群优化算法(PSO)是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法,在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点.本文在研究常规粒子群优化算法的基础上,对常规的粒子群算法进行了改进,提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略,加快了PSO算法的收敛速度,构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法.在MATLAB 6.5编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实验,并对大地电磁测深的理论模型和实测数据进行了反演试算,结果表明,阻尼PSO算法不依赖于初始模型、能够搜索到全局极值,不易陷入局部极值,是一种快速有效的地球物理反演方法.
%K PSO
%K Damped
%K Nonlinear
%K Inversion
%K Magnetotelluric sounding<br>粒子群优化算法
%K 阻尼
%K 非线性
%K 反演
%K 大地电磁测深
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=E62459D214FD64A3C8082E4ED1ABABED5711027BBBDDD35B&cid=1E44AE713D8A6DE0&jid=14DC41C59CBF6770055A7D610D53AE46&aid=C366FF6BE7AF69226FC3D7D9A7D490B3&yid=DE12191FBD62783C&vid=286FB2D22CF8D013&iid=E158A972A605785F&sid=5348E91DA94080DE&eid=9C76A7541E963918&journal_id=0001-5733&journal_name=地球物理学报&referenced_num=1&reference_num=18