近地表横、纵波速度信息贯穿于浅层地震勘探的各个环节,所以获取浅层速度参数在浅层勘探中具有重要意义。折射波法,面波法已广泛应用于浅层勘探,但这两种方法都存在一些问题。其中,使用瑞雷波频散曲线来反演近地表横波速度是高度非线性,多参数,多峰值的反演问题,并且纵波速度是根据实际地质情况依靠经验选取。为了解决这些问题,本文提出一种基于洗牌蛙跳算法的瑞雷波频散曲线和初至波走时的联合反演方法。初至波走时反演可以为瑞雷波频散曲线反演提供纵波速度信息,只将地层密度作为已知量,来反演横波速度,纵波速度和地层厚度。洗牌蛙跳算法是一种新兴的全局优化算法,具有计算速度快,需要调整的参数少,全局寻优能力强的优点,可以提高反演的速度与精度。本论文主要进行了三个方面的研究:（一）简介了群体智能优化算法的应用情况,并对洗牌蛙跳算法的基本原理和运算流程进行阐述。针对不同的反演情况,制定不同的目标函数。通过多次测试,确定适合不同反演情况的最佳参数组合。（二）对理论模型进行瑞雷波频散曲线反演,并将反演结果与粒子群优化算法的反演结果进行比较分析。再对实测数据进行瑞雷波频散曲线反演,以检验洗牌蛙跳算法的实用性。（三）采用基于洗牌蛙跳算法的初至波走时与瑞雷波频散曲线联合反演方法,来弥补瑞雷波频散曲线单独反演时,纵波速度只能依靠地质经验选取的局限性。分别对理论模型和实际数据进行联合反演,并将反演结果与瑞雷波频散曲线单独反演的结果进行比较。理论模型和实测数据的反演结果都表明基于洗牌蛙跳算法的瑞雷波频散曲线和初至走时的联合反演比瑞雷波频散曲线单独反演的准确性更高,更加接近真实情况。洗牌蛙跳算法的反演结果与粒子群优化算法的反演结果的对比,证明了洗牌蛙跳算法计算精度和计算速度上都更占优势。