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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...
岩墙磁组构能反映岩浆的侵位方式.中国东部嵊泗岛广泛发育了晚白垩世辉绿岩岩墙群.我们对其中8条不同走向岩墙进行了采样,沿岩墙两边部及横跨岩墙剖面获得共273个独立定向岩芯样品.岩石磁学分析表明辉绿岩的主要携磁矿物为多畴贫钛磁铁矿,可能含少量磁赤铁矿.各条岩墙的磁组构均具有低的各向异性度Pj<1.2,且主轴的空间方位各不相同,保留着原生流动磁组构特征.8条岩墙中,7条具正常磁组构,1条具倒转磁组构,且...
粒子群优化算法(PSO)是模仿鸟群寻找食物的社会行为的一种全局最优化算法,在多维空间函数寻优、动态目标寻优等方面有着收敛速度快、解质量高且需要设置的参数较少等优点.本文在研究常规粒子群优化算法的基础上,对常规的粒子群算法进行了改进,提出了一种新的惯性权重ω参数振荡递减策略,加快了PSO算法的收敛速度,构造的新算法称为阻尼粒子群优化算法.在MATLAB 6.5 编程环境中对阻尼PSO算法进行了数值实...

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