基于遗传算法的CSAMT最小构造反演

利用遗传算法进行不考虑近场校正的全场资料CSAMT反演研究.遗传算法属于全局最优化方法，具有对初始模型依赖小，不易陷入局部极值的优点，然而，当未知数较多时，多解性仍是该方法的瓶颈.为了减小多层反演的多解性，在反演中引入最小构造约束，针对CSAMT的遗传算法反演问题定义了最小构造目标函数，经过模型试验找到了其具体表达式，并找到了适合CSAMT资料反演的拉格朗日乘子的最佳取值μ=0.5，实现了基于遗传算法的CSAMT最小构造反演.利用H、A、K、Q和HKH、KHA模型对方法进行了数值试验，在无噪和加入10％噪声情况下，反演结果与模型一致；加入20％噪声后，反演仍取得良好结果，与理论模型基本吻合.将该方法用于水平层状地层和横向变化地层的实测资料反演，结果与地质资料吻合.不同的计算实例表明了该方法的有效性.