模拟退火算法原理及应用培训资料.ppt

模拟退火算法原理及应用研究;;模拟退火算法在反演中的应用：;传统模拟退火流程图;Metropolis接受准则：;VFSA算法分析：;VFSA的温度衰减曲线： VFSA的降温速度是比较快的;高温下VFSA算法模型状态分布图：高温下VFSA算法的状态空间遍历能力逊于随机数发生器的遍历能力;二 改进的VFSA算法—MVFSA算法;MVFSA有以下改进：;过程一：模拟退火，全局有哪些信誉好的足球投注网站;图3-5 VFSA与MVFSA算法的退火温度曲线比较;MVFSA算法迭代次数k与系数yi的关系示意图;模型试验—Z=f(x,y)型：;VFSA算法扰动状态分布和寻优轨迹图;VFSA算法目标函数之差与迭代次数关系图;VFSA及MVFSA算法在退火计划十分完备的情况下,表现相当完美：算法起点相同，寻优路径不同，最终找到的都是同一最优解 VFSA与MVFSA算法的模型状态均分布这个状态空间，但VFSA模型状态在最优解点出现一个十字型状态，MVFSA算法在整个最优解区域形成一个矩形，这与它们的模型扰动方式有关。 在相同的退火计划下两种算法的时间，VFSA算法约为103秒，而MVFSA算法只用时约75秒，多次试验表明：MVFSA算法计算时间约比VFSA算法少20-30%。 ;算法稳健性试验：;VFSA算法扰动状态分布和寻优轨迹图;稳健性试验结论：;应用 ;重力正演计算：;重力目标函数：;重力反演的等值效应现象;消除锯齿状界面的方法：;垂直侧边梯形的MVFSA反演结果;垂直侧边梯形组合的MVFSA反演结果;背斜-向斜模型的模拟退火反演结果;MVFSA算法的实际资料处理：;目标函数与迭代关系曲线图;二 MT-重力联合反演研究;联合反演研究现状：; 1.MT与重力联合可以使两方法相互弥补; MT-重力联合反演可能性:;示例:;电性与密度界面有几个是一致的：;MT与重力联合反演技术难点：;MT的正演可以写为以下变分问题：;电性与密度界面的GIS编码技术;由此产生的三个问题：;解决办法：借鉴GIS中的属性编码思想;具体的界面属性编码方法：;目标函数及其加权联合：;背斜模型的反演结果;二层模型的反演结果;三层模型反演结果;电阻率拟合曲线;三层模型目标函数与迭代次数关系曲线;结 论;建 议;多谢指正！