板状体磁异常数据反演的PSO算法

• 作者: 刘天佑 吴招才
• 来源期刊: 物探与化探
• 学科: 地球科学
• 关键词: PSO算法 GA算法 板状体磁异常 反演
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 计算技术与信息处理
• 页码范围: 194-198
• 页数: 5页
• 分类号: P631.2
• 字数: 4270字
• 语种: 中文

摘要

粒子群优化(PSO)算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的算法,是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用搜索复杂空间中的最优区域,其优势在于效率高,且又简单易实现.笔者讨论了PSO算法用于板状体磁异常数据反演的方法,并与遗传算法(GA)进行了比较.理论和实测磁异常数据反演的结果表明,PSO算法具有更高的找寻最优解效率,是一种很有潜力的位场反演工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘天佑	中国地质大学地球物理与空间信息学院	95	1021	15.0	26.0