本文關(guān)鍵詞：共形組合激發(fā)參數(shù)并行算法研究

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【摘要】：在地質(zhì)條件比較復(fù)雜的區(qū)域,現(xiàn)有組合技術(shù)與勘探對象的矛盾越來越突出：一方面,復(fù)雜地區(qū)地震資料的信噪比和分辨率往往很低,特別需要應(yīng)用組合技術(shù)來提高資料的品質(zhì),另一方面,這類地區(qū)地表起伏往往非常劇烈,組合的假設(shè)條件難以成立。為確保復(fù)雜地表?xiàng)l件下組合激發(fā)與接收目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),需要面對各種復(fù)雜優(yōu)化問題。其復(fù)雜性主要體現(xiàn)在目標(biāo)與約束復(fù)雜、多極值、高維、多目標(biāo)以及存在諸多不確定因素等。這些均給建模方法與算法創(chuàng)新帶來重大挑戰(zhàn),如何構(gòu)建合適的優(yōu)化模型及創(chuàng)造實(shí)用高效算法是解決問題的關(guān)鍵。本文在前人的基礎(chǔ)上,主要研究的內(nèi)容及成果包括三個(gè)方面：(1)起伏地表?xiàng)l件下地震組合理論的完善,包括：組合響應(yīng)函數(shù)的表征、多頻體波組合響應(yīng)規(guī)律性、地震波組合的定向性和聚焦性等問題,這些問題是建立共形相控震源組合理論的基礎(chǔ)。(2)起伏地表?xiàng)l件下組合參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)技術(shù),包括：目標(biāo)函數(shù)建立、系數(shù)加權(quán)算法、組內(nèi)距算法、組合全局尋優(yōu)算法等方面問題。遴選出計(jì)算精度與效率平衡性最佳的全局尋優(yōu)數(shù)值算法。(3)基于MPI并行粒子群優(yōu)化算法將PSO的進(jìn)化策略引入到貪婪算法(Greedy algorithm)的尋優(yōu)搜索過程中,運(yùn)用粒子群的群智能特性改善貪婪算法的全局搜索性能,通過實(shí)驗(yàn)對求解時(shí)間、求解復(fù)雜度、并行加速比等方面進(jìn)行對比與分析,驗(yàn)證了算法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：共形組合 相控理論 MPI 并行算法 粒子群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P631.4
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-12
• 1.1 研究目的和意義7
• 1.2 研究背景及國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀7-9
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容9-11
• 1.4 論文取得的成果和認(rèn)識11-12
• 第2章 共形地震組合理論12-29
• 2.1 共形能量響應(yīng)函數(shù)12-18
• 2.1.1 一維線性組合12-14
• 2.1.2 二維矩形平面組合14-16
• 2.1.3 三維曲面組合16-18
• 2.2 共形組合能量響應(yīng)函數(shù)的方向性與聚焦性18-27
• 2.2.1 組合的方向性18-20
• 2.2.2 組合的聚焦性20-27
• 2.3 組合方向性與聚焦性的關(guān)系27-28
• 2.4 小結(jié)28-29
• 第3章 基于共形組合參數(shù)設(shè)計(jì)的解析方法研究29-54
• 3.1 理想狀態(tài)的能量響應(yīng)函數(shù)29-44
• 3.1.1 傅里葉變換逼近31-33
• 3.1.2 伍德沃德—?jiǎng)谏闃颖平?/span>33-36
• 3.1.3 二項(xiàng)式加權(quán)逼近36-38
• 3.1.4 切比雪夫多項(xiàng)式優(yōu)化38-43
• 3.1.5 數(shù)值方法計(jì)算的目標(biāo)函數(shù)建立43-44
• 3.2 共形組合激發(fā)參數(shù)優(yōu)化方法44-53
• 3.2.1 遺傳算法優(yōu)化組合空間位置44-49
• 3.2.2 粒子群算法優(yōu)化組合加權(quán)系數(shù)49-53
• 3.3 小結(jié)53-54
• 第4章 基于MPI的并行粒子群優(yōu)化算法尋優(yōu)54-66
• 4.1 MPI并行編程原理54-57
• 4.1.1 MPI的優(yōu)點(diǎn)54
• 4.1.2 MPI基本框架結(jié)構(gòu)54-55
• 4.1.3 MPI基本函數(shù)55-57
• 4.1.4 MPI的通信模式57
• 4.2 并行粒子群優(yōu)化算法57-59
• 4.2.1 并行粒子群優(yōu)化算法基本原理57-59
• 4.2.2 并行粒子群優(yōu)化算法的任務(wù)分配59
• 4.3 并行粒子群優(yōu)化算法組合激發(fā)參數(shù)綜合尋優(yōu)59-64
• 4.3.1 模型分析Ⅰ60-62
• 4.3.2 模型分析Ⅱ62-64
• 4.4 小結(jié)64-66
• 第5章 結(jié)論與建議66-68
• 5.1 結(jié)論66
• 5.2 建議66-68
• 致謝68-69
• 參考文獻(xiàn)69-71

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