位场混合最优化反演研究及其在潮汕坳陷研究中的应用

【作者】 张新兵； 王家林； 钟慧智；

【机构】 同济大学海洋地质教育部重点实验室；

【摘要】 <正> 在重磁反演方法中,有局部最优化算法,也有全局最优化算法,无论是前者还是后者,它们都有自己的优点和缺点,局部最优化算法的计算速度快,但它对初始模型的依赖性很强,容易陷入局部极小值的误区;而全局最优化算法则能够找到全局极小,但由于其搜索的盲目性而需要花费很长的计算时间。因此如果能够将二者结合起来,克服它们的缺点,充分发扬它们的优点,就可以很好地对重磁数据进行反演,既得到合理的反演结果,又节省计算时间。但是如何将两种最优化算法结合起来,其耦合形式如何,这是得到混合最优化算法的关键,也是目前的一个难点问题。神经网络是目前全局最优化算法的研究热点,在地球物理数据处理中有着广泛的应用,在重磁反演中更多还原