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J-GLOBAL ID：201802241104900249   整理番号：18A0133069

電磁地球物理学的データの最適化について:PSO(粒子群最適化)アルゴリズムの応用【Powered by NICT】

On the optimization of electromagnetic geophysical data: Application of the PSO algorithm

著者 (3件)： Godio A. (Politecnico di Torino, C.so Duca degli Abruzzi, 24, I-10129 Torino, Italy) ,  Santilano A. (Politecnico di Torino, C.so Duca degli Abruzzi, 24, I-10129 Torino, Italy) ,  Santilano A. (CNR-IGG, National Research Council of Italy, Via Moruzzi,1, 56124 Pisa, Italy)
資料名： Journal of Applied Geophysics  (Journal of Applied Geophysics)
巻： 148  ページ： 163-174  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0089B  ISSN： 0926-9851  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パーティクルスワーム最適化(PSO)アルゴリズムを制約されたマルチパラメータ問題を解決し,線形および非線形問題の同時最適化に適しており,順方向モデリングは地球物理学的インバージョンのための不良設定問題の良好な理解に基づいていることを仮定している。,すなわち深さで電気抵抗率,地球モデル観測された地球物理学的データと一致を推定するための地球物理学的逆問題を解くためのPSO(粒子群最適化)を適用した。法は初期モデルを必要とせず,容易に制約されることができ,各単一探測のための外部情報に従った。電磁探査からのモデルパラメータを推定するための最適化プロセスを最小化する目的関数の議論に焦点を当てた。垂直と横方向拘束を目的関数に導入し,Occamのような正則化する可能性を論じた。感度解析は,アルゴリズムの性能を確認することができた。手法の信頼性は,合成,実際のAMT(AMT)と長周期MTデータで試験した。法は複雑な問題を解くことができると思われ,モデルの事後分布パラメータを推定することができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 感度解析 ,  信頼性 ,  線形性 ,  非線形問題 ,  目的関数 ,  電磁法探査 ,  *地球物理学 ,  地球モデル ,  電気抵抗率 ,  逆問題 ,  *最適化 ,  正則化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： モデルパラメータ ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： パーティクルスワーム最適化 ,  電磁探査 ,  電気抵抗率 ,  制約された最適化

分類 (2件)： 地震探査  (DE10030B) ,  電気探査・検層  (DE10040M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地球物理学 ,  最適化 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  応用