改进免疫遗传算法在煤炭波阻抗反演中的高效应用

该论文主要探讨了一种改进的免疫遗传算法（Improved Genetic Algorithm, IGA）在波阻抗反演中的应用。波阻抗反演是地震勘探中的一项关键任务，旨在通过分析地震波传播特性来推断地下地质结构的信息。传统的非线性反演方法在处理复杂的地质模型时容易出现早熟（过早收敛于局部最优解）和局部收敛问题，这限制了其精度和效率。 IGA作为一种生物启发式优化算法，通过模拟免疫系统的工作原理来解决这个问题。在设计上，它引入了抗体激励度和抗体浓度的概念，这两种因素共同构成了免疫选择算子，有助于筛选出更优的解并防止陷入局部最优。此外，论文还提出了一种非一致性变异算子，这种算子能够在搜索过程中引入随机性和多样性，从而加速全局收敛，避免算法陷入局部陷阱。 论文的核心创新在于抗体规模的自适应调整机制，即根据算法的运行状态动态调整参与搜索的抗体数量，这有助于提高算法的灵活性和稳定性。实验结果显示，通过理论模型的测试，IGA显示出更高的反演精度和效率。在阳泉二矿的实际资料反演中，使用IGA得到的地震剖面纵向分辨率显著优于传统的地震剖面，弱反射波的连续性和可检测性也得到了明显提升，证明了改进的免疫遗传算法在煤炭地震波阻抗反演领域的实用价值。 该研究的作者包括聂茹博士、岳建华教授和邓帅奇博士，他们分别在智能计算、波阻抗反演、电法勘探和智能计算等领域有深入研究。论文的研究成果不仅对提高波阻抗反演的性能有重要贡献，也为其他领域的优化问题提供了新的解决方案。整个研究工作得到了国家自然科学基金项目的资助，表明了其学术价值和实际应用前景。