科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
非线性优化算法在给定的参数搜索范围内对最优解进行全局搜索，在全局搜索方面具有先天的优势，具有一定的跳出局部极值的能力。本文将一种新兴的非线性优化算法——麻雀搜索算法引入瑞利波频散曲线反演问题，针对频散曲线反演问题瑞利波频散曲线反演问题多参数、多局部极值的特点，引入自适应t分布对算法进行改进。三种理论模型的反演实验数据表明，改进的麻雀搜索算法与传统麻雀搜索算法相比具有更好的反演精度和稳定性，同时具有较好的抗随机噪声的能力。与粒子群算法和差分进化算法两种较成熟的非线性优化算法进行对比，改进的麻雀搜索算法较好地平衡了迭代前期的全局搜索和迭代后期的局部搜索，取得了与粒子群算法和差分进化算法相比更好的效果。
-
单位山东电力工程咨询院有限公司; 中国地质大学（武汉）
