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J-GLOBAL ID：201702265520491818   整理番号：17A1682171

改良遺伝的アルゴリズムのCSAMT一次元インバージョン【JST・京大機械翻訳】

CSAMT One-dimensional Inversion Based on Modified Genetic Algorithm

著者 (5件)： Sun Caitang (国家地球物理探測儀器工程技術研究中心(吉林大学),吉林大学儀器科学与電气工程学院,吉林長春130061) ,  Li Ling (国家地球物理探測儀器工程技術研究中心(吉林大学),吉林大学儀器科学与電气工程学院,吉林長春130061) ,  Wang Xue (国家地球物理探測儀器工程技術研究中心(吉林大学),吉林大学儀器科学与電气工程学院,吉林長春130061) ,  Huang Weining (国家地球物理探測儀器工程技術研究中心(吉林大学),吉林大学儀器科学与電气工程学院,吉林長春130061) ,  Zhou Fengdao (国家地球物理探測儀器工程技術研究中心(吉林大学),吉林大学儀器科学与電气工程学院,吉林長春130061)
資料名： Hunan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Hunan Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 44  号： 4  ページ： 102-108  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0616A  ISSN： 1674-2974  CODEN： HDAXE3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的な制御可能なソース音響電磁法(CSAMT)は,線形または局所的線形性に属し,ほとんどの初期モデルに依存している。しかしながら,遺伝的アルゴリズムは,初期モデルの特性に依存しないので,CSAMTインバージョンに適用される。しかし,標準的遺伝的アルゴリズムには,早熟収束と局所的収束がある。これらの問題に対して、標準的な遺伝的アルゴリズムに対して改良を行い、ランキング法と最適保存戦略を組み合わせた選択演算子を用いて、その個体群の多様性を増強し、その収束性を保証した。親子競争戦略と適応確率法を結合した交差演算子を採用することにより、良い父親個体が淘汰され、また適応性がある。理論的モデルによるシミュレーションにより,改良遺伝的アルゴリズムがCSAMTの一次元インバージョンにおける標準遺伝的アルゴリズムよりも明らかに改善されることを示した。測定データをインバージョンすることにより、その結果は地質資料と一致し、その適応性が証明された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *一次元 ,  線形性 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  等級づけ ,  音響 ,  個体群 ,  適応性 ,  確率論 ,  地質
準シソーラス用語： 理論モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： controlled source audio-frequency magnetotellurics (CSAMT) ,  inversion ,  modified genetic algorithm

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： 遺伝的アルゴリズム