智能優(yōu)化反演方蒙特卡洛方模擬退火方遺傳算 Buffon'sneedle1）取一張白紙，在上面畫上許多條間距a的平行3）計算針與直線相交的概布豐本人證明19世紀(jì)人們用投針試驗的方法出這個“圖形”的面積呢？MonteCarlo方圓周率的值π141592653589793238462643383279502884197169399582097494459230781640628620899862803482534211821480865132823066470938446095505822317253594481117450284102701938521105559644622948954930442881097566593344612847564823378678316527120456485669234603486104543266482133936072602491724587006606315588174881520920962829254091715789259036001133053054882046652138414695194151330572703657595919530921861173819326117931051074462379962749567351885752724891227938183011983367336244065664308602139494639522473719070609437027705392171762931767523846748184676694000568127145263560827785771342757789609173637146844090122495343014654958537105079227968925420199561121290219608640344181598136297747713根據(jù)圓面積的公式：s=πR^2,當(dāng)R=1S=π程所包圍的部如果在1*1的正方形中均勻地落入隨機點 確定性方將觀測數(shù)據(jù)和模型參數(shù)都視為隨量,用統(tǒng)計 ‘最佳’解。這種條件或標(biāo)準(zhǔn)通常是用‘目標(biāo)函數(shù)’來表示的,求取目標(biāo)函數(shù)為最小(最 地球物理反演問題。在實際中,如何處理,要為紀(jì)念著名的賭城MonteCarlo,人們將反演對蒙特卡洛法之所以有,是因為它可以結(jié)果來代替窮舉法的搜索結(jié)果anderror),這種方法在計算中按一定的先驗傳統(tǒng)的蒙特卡洛反演法的主要計算步驟隨機生成模型參數(shù) 蒙特卡洛法的 蒙特卡洛法的應(yīng)用實標(biāo)函數(shù),而是一些先驗的約束條件。滿足這些先些可接受的解構(gòu)成一個解集,在這個解集中的每一個解都具有相同的共性,滿足預(yù)先設(shè)定的先驗 來愈高,要求高效、精確地完成所地 蒙特卡洛方模擬退火方遺傳算反演的局部極小問模擬退火法(SimulatedAnnealingMethod,簡稱 Metropolis準(zhǔn) 數(shù)Z(T)物體從狀態(tài)i躍遷到狀態(tài)j的幾率非線性的地球物理反演問題的目標(biāo)函數(shù)將非線性地球物理反演問題的每一個模型參數(shù)向量等效為物體的某種狀態(tài)ri將地球物理反演問題的目標(biāo)(m)等效為物體的能量函數(shù)Ei,引入一個隨迭(m)(mijkb 1)指數(shù)下降2)雙曲線下降所以T0(m)(mijkb 巴”,使其易于迅速跳出局部極值。VFSA將靜校正問題轉(zhuǎn)換為目標(biāo)函數(shù)的極小化問題隨機地變化點和接收點的剩余靜校正量,然 模型矢量m 模擬退火法反 觀測數(shù)據(jù)與最優(yōu)模型正演數(shù)據(jù)及誤差對蒙特卡洛方模擬退火方遺傳算反演的局部極小問遺傳算法(GeneticAlgorithm,GA),最早是由 空間的點映射到空間的。遺傳算法最早由P.L.Stoffa和M.K.Sen(1991) 波的一維反演。W.G.Wilson等 正問題,S.Mallick(1995)又將遺傳算法用于地震AVO巖性反演,F.Boschetti等(1996)將遺傳 ,直至模型群體最終演化到全局最優(yōu) 模型空間進行多途徑的搜索。由于是對每 )同時進行操作,所以算法本身具有并行性,索效率比一般的非線性反演方法是否滿是否滿足停止產(chǎn)生初始群否計計 適應(yīng)度選擇交叉變異產(chǎn)產(chǎn)生新一代初始模型的生模型選模型繁 函數(shù)優(yōu)化示求下列一元函數(shù)的最大值f(x)xsin(10x)x∈[-1,2]，求解結(jié)果精確到6位小數(shù) 又因為221<3×106<222，所以本例的二進制型

編表現(xiàn)該是隨機產(chǎn)生的,以保證的多樣性。為為了生成新一代模型,需要選擇較優(yōu) 模型繁殖是在層次上對配對的母本模型進行操作,以產(chǎn)生新的下一代子本模型的,這個過程主要包括三種遺傳交換操作變異操更新操局搜索作用,是遺傳算法的操作之一。 點交換。交換點的位置對交換后的變化不大。如果交換點位置很高,例如說在第6位,則交換前后模型 變化特大 即遺傳不完全來源于父母,而隨偶然因是按