蚱蜢算法是一種新型的群智能優(yōu)化算法,其靈感來源于蚱蜢在不同階段表現出的獨特覓食行為。該算法將蚱蜢算子的移動分為局部搜索與全局搜查兩個階段,算子每次移動均受其余所有算子的共同影響,以保證收斂到精確解。將蚱蜢算法引入面波頻散曲線反演,以獲得近地表橫波速度�；诶碚摂祿蛯崪y瑞雷波數據,分析了利用蚱蜢算法計算近地表橫波速度的有效性和適用性。目標函數解在反演迭代過程中能夠快速收斂到全局最優(yōu);模型參數的分布概率高,即在尋找到全局最優(yōu)解的同時,能夠確保解中每個參數同時達到最優(yōu),保證了反演結果的可靠性。

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【文章目錄】：
0 引言
1 蚱蜢算法基本原理及驗證
    1.1 基本原理
    1.2 算法測試
        (1) Griewank函數。
        (2) Rastrigrin函數。
2 蚱蜢算法在面波反演中的實現
    2.1 理論模型反演
        2.1.1 頻散曲線聯合反演測試
        2.1.2 含噪測試
        2.1.3 搜索區(qū)間測試
        2.1.4 頻散曲線缺失頻段測試
    2.2 反演結果分析
3 與粒子群算法的對比
4 實測資料反演
5 結論



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