【摘 要】
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传统的确定性反演算法严重依赖初始模型,易陷入局部极小值中,导致最终反演结果偏离真实模型。粒子群(PSO)算法作为一种随机性反演算法,具有较强的跳出局部极小值的能力,但是
【机 构】
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中国科学院地质与地球物理研究所中国科学院矿产资源研究重点实验室,中国科学院地球科学研究院,中国科学院大学地球与行星科学学院,长安大学地球物理场多参数综合模拟实验室（中国地球物理学会重点实验室）
【基金项目】
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中国科学院科研仪器设备研制项目(YJKYYQ20190004),自然资源部煤炭资源勘查与综合利用重点实验室开放项目(KF2020-3)
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传统的确定性反演算法严重依赖初始模型,易陷入局部极小值中,导致最终反演结果偏离真实模型。粒子群(PSO)算法作为一种随机性反演算法,具有较强的跳出局部极小值的能力,但是仍存在早熟收敛和收敛速度慢等问题,限制了该算法在二、三维电磁反演中的发展。针对上述问题,首先提出采用量子行为粒子群(QPSO)算法代替传统粒子群算法,将量子在势阱中运动规律引入到粒子群算法中,使得粒子可以出现在势阱内任何存在概率分布的位置上,有效地克服了由于群体的聚集性所导致的早熟收敛问题。此外,采用拟二维反演算法代替传统二维反演算法,使得
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