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概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化算法
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  • 作者

    王正帅邓喀中康建荣

  • 单位

    中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室江苏师范大学测绘学院

  • 摘要
    为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题.将粒子群优化(PSO)算法纳入到文化算法(CA)框架中,提出了概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化(CA-rPSO)算法.以随机粒子群优化(rPSO)算法作为信念空间的进化算法,并将PSO作为群体空间的进化算法,形成两者独立并行进化的"双演化双促进"机制,按照误差平方和最小化准则构建适应度函数,反演出概率积分法参数.研究结果表明:对于常规布设形式的地表移动观测站,基于CA-rPSO反演概率积分法参数的收敛成功率为1.该结论具有较高的实用价值,且对矿山其它复杂参数寻优问题有着一定的指导意义.
  • 关键词

    开采沉陷地表移动观测站概率积分法地表移动参数参数反演粒子群优化文化算法智能优化

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(40772191)；国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金资助项目(LEDM2011B10)；
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