一种改进的遗传算法及其在剩余静校正中的应用
尹成1 , 周熙襄2 , 钟本善2 , 林依华2
1. 西南石油学院勘探系;
An ameliorated genetic algarithm and its applicatian to residual static carrectian
Yin Cheng1 , Zhou Xixiang2 , Zhong Benshan2 , Lin Yihua2
Exploration Department, Southwest Petroleum College, Nanchong, City, Sichuan Province 637001
摘要 本文综合利用模拟退火和遗传算法的特点,给出一种改进的遗传算法,即根据模拟退火的概率分布函数提供群体的初值,然后使用遗传算法的选择算子和杂交算子进行搜索,在此基础上,再降低温度提供新的初值,进行反复迭代,从而搜索到全局最优解。通过估计剩余静校正的模拟试验表明,该方法只需要较小的群体规模,与常规的遗传算法相比,没有其它更多的控制参数,且全局收效的效率有了很大的提高。
关键词 ：
遗传算法 ,
模拟退火 ,
剩余静校正 ,
全局寻优
Abstract ：An ameliorated genetic algorithm has been developed by combining the advantages of simulated annealing and usual genetic algorithm It works in the steps: •Using the probability distribution function of simulated annealing to offer initial group values,followed by the search that is done with the aid of selection and hybrid operators of the genetic algorithm. •Lowering temperature to produce new initial values,followed by a new iteration operation to search out global optimal solution The model experiment for estimating residual static correction values says that the method only needs quite small group scale,and that it has less control parameters and brings faster convergence than usual genetic algorithms.
Key words ：
genetic algorithm
simulated annealing
residual static correction
global optimization
收稿日期: 1996-10-14
作者简介 : 尹成,讲师,1965年生,1986年毕业于合肥工业大学物探专业,1993年在西南石油学院获硕士学位,现在成都理工学院信息工程及地球物理系攻读博士学位,从事非线性全局最优化反演方法的研究工作.
引用本文:
尹成, 周熙襄, 钟本善, 林依华. 一种改进的遗传算法及其在剩余静校正中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 1997, 32(4): 486-491.
Yin Cheng, Zhou Xixiang, Zhong Benshan, Lin Yihua, Yin Cheng. An ameliorated genetic algarithm and its applicatian to residual static carrectian. OGP, 1997, 32(4): 486-491.
链接本文:
http://www.ogp-cn.com/CN/ 或 http://www.ogp-cn.com/CN/Y1997/V32/I4/486
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