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信赖域算法是一种线性化的最优化算法,该算法在每次迭代时强制性地要求新的步长不超过某一控制量,这等价于在以当前迭代点为中心的一个邻域内对一个近似于原问题的近似模型求极值,从而提高了算法的稳定性.将信赖域算法引入到层状介质大地电磁数据的反演,得到了一维层状介质的信赖域反演法.数值试验结果发现该算法收敛性强,收敛速度快.抗噪音试验的结果表明,该方法具有较强的抗噪能力.通过典型测试函数和层状介质大地电磁模型数值试验,结果表明,信赖域算法迭代次数少,收敛速度快.但是和其它很多线性化最优化方法一样,信赖域方法对