论文部分内容阅读
差分蚁群算法是一种有效的多维函数优化算法。它将每一维变量对应的连续取值的步长离散成有限多个差分步长;然后将这些离散的差分步长和图顶点建立起对应关系;进一步利用柯西分布在图顶点上分配信息素,这样蚂蚁就可以按照信息素的浓度随机选择步长。将此算法应用到二维大地电磁资料的反演中,理论和数值实验结果表明,差分蚁群算法不受初始模型的限制,不仅能够很好地处理无噪声下的反演问题,用于实测资料的处理也取得了较好的效果。