蚁群算法改进开采沉陷参数反演：抗干扰与高精度

在现代采矿工程中，开采沉陷计算参数反演是一个关键的数值模拟任务，它涉及到地下空间变形预测和资源管理。然而，传统的方法在处理参数反演问题时常常遇到早熟收敛和易陷入局部最优解的问题，这可能导致预测精度的降低。针对这些问题，本文提出了一个创新的解决方案——基于蚁群算法的开采沉陷计算参数反演方法。 蚁群算法是一种生物启发式的优化算法，模仿蚂蚁寻找食物路径的过程，通过信息素的扩散和选择性来搜索最优解。在这个研究中，作者首先将参数反演问题视为一个组合优化问题，通过对搜索空间的离散化，将参数设定为可能的候选值集合。接着，他们采用了最大-最小蚁群算法（MMAC），这是一种改进的蚁群算法，结合了全局搜索和局部搜索的优点，旨在避免过早收敛并减少局部最优的可能性。 MMAC算法应用于概率积分法的计算参数反演流程中，该流程包括初始化、信息素更新、移动操作和适应度评估等步骤。通过模拟蚂蚁群体的行为，算法在不断迭代中寻找最佳参数组合，同时考虑到观测站数据的完整性和噪声影响。研究发现，这种基于蚁群算法的反演方法对观测站测点的缺失表现出强大的鲁棒性，能够有效地处理数据不完整性，相较于传统的最小二乘法和模矢法，它在拟合精度上具有显著优势。 这篇文章的核心贡献在于将蚁群算法引入到开采沉陷计算参数反演中，提供了一种新的、更有效的方法来处理复杂的数据拟合问题，并且在实际应用中展示了其优越的性能。这对于提高采矿工程的精确性和效率具有重要意义，也为其他领域的参数反演问题提供了新的思考方向。