研究目的
提出一种结合吉洪诺夫正则化方法的新遗传算法（GA-TRM），用于研究面波频散反演问题，旨在提高反演精度、减少误差并降低反演不稳定性。
研究成果
GA-TRM方法不仅克服了经典遗传算法中存在的收敛于局部极小值的问题，还显著提高了反演结果的精度和稳定性。未来的工作应采用Tikhonov正则化方法来确定正则化系数α。
研究不足
实验观测中引入反演模型的色散曲线是通过数值计算得到的，这使得曲线中的误差和噪声可以忽略不计。这一缺陷导致无法充分确定正则化系数α，未来研究中应予以修正。
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层状介质中表面行波理论的逆问题
DOI：10.1007/s10598-018-9419-0
期刊：Computational Mathematics and Modeling
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
正则化方法不仅能有效解决各类应用中不适定问题，还能显著抑制噪声和误差传播。为实现这些目标，本文提出一种与吉洪诺夫正则化方法相结合的新型"遗传算法"(GA-TRM)。通过在遗传算法适应度函数中引入正则算子来研究面波频散反演问题。实验结果表明，相比经典算法，新算法提高了反演精度，降低了误差，并减少了反演不稳定性。
作者：
Yang Jianxun
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