量子遗传算法在地震资料寻优中的应用

摘要

量子遗传算法QGA以量子理论为基础,利用量子位编码代替经典遗传算法的二进制位编码,利用量子旋转门定向更新种群,使得算法具有一定的内在并行运算能力和量子的隧道效应,从而加快了搜索速度,改善了收敛速度,并具有更强的全局寻优能力.针对地球物理反演问题的非线性、多极值特点,将QGA引入一维反演中,根据实际参数的多少以及问题的复杂性确定种群的大小,通过种群的量子位编码表示,量子位测量得到对应的二进制值,继而得到相应的正演模型参数值,在计算种群拟合值和保留最优值后,再利用量子旋转门定向更新种群,最后进入下一轮搜索得到最优解.通过理论模型,突出表明了量子遗传算法在地震资料寻优中能快速寻出全局最优值的效果及收敛性较好、精度高的特点.