混合最优化方法在地球物理反演中的应用与进展

局部最优化算法具有简单易行、收敛速度快等优点,但它对于全局最优解往往束手无策。全局最优化算法具有较强的通用性,但在局部搜索能力、计算精度和计算时间等方面仍存在着很多不足。因此,如何合理结合局部最优化算法和全局最优化算法的优点来构造新算法,使得最优化算法在时间性和优化性方面有很大的提高具有很重要的意义。一、混合最优化算法的基本内容对于局部最优化算法,它们的结果依赖于初始模型,但它们的收敛速度较快。而对于全局最优化方法,它们即使在初始解很差的条件下,也能够在适当先验信息条件下求得合理解。全局最优化算法对初始模型的选择不十分敏感,这使得它们能够避免陷于局部极小值。然而,因为它们搜索的盲目性,使得其收敛速度较慢,计算时间较长。从上面地分析可以看出,如果能够克服它们的缺点并将二者结合起来,可以得到合理解并只需较短的计算时间。混合最优化算法就是将两种或两种以上的最优化算法结合起来,克服它们的缺点,充分利用它们的优点, ...