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1、第5卷第6期Vol5,No62008年12月CHINESEJOURNALOFENGINEERINGGEOPHYSICSDec,2008文章编号:16727940(2008)06063508地球物理资料非线性反演方法讲座(八)量子遗传算法1222罗红明,王家映,师学明,朱培民(1.川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司,成都610213;2.中国地质大学地球物理与空间信息学院,武汉430074)摘要:虽然线性反演理论目前已经相当成熟,但由于其方法本身比较依赖初始模型,而且容易陷入局部极小,在实际应用中常
2、常显得力不从心!。量子遗传算法QGA(QuantumGeneticAlgorithm)以量子理论为基础,通过量子位编码和量子旋转门更新种群来寻找全局最优,加快了搜索速度,具有更强的全局寻优能力。通过对量子遗传算法内在机理的分析表明,QGA的寻优质量和效果明显优于传统遗传算法。关键词:量子遗传算法;地球物理反演;全局寻优;遗传算法中图分类号:P631文献标识码:A收稿日期:2008-11-19LectureonNon-LinearInverseMethodsinGeophysicalData(8)QuantumGen
3、eticAlgorithmandItsApplicatoninGeophysicalInversion1222LuoHongming,WangJiaying,ShiXueming,ZhuPeimin(1.SichuanPetroleumGeophysicalProspectingCompanyofCNPCChuanqingDrillingEngineeringCompanyLimited,Chengdu610213,China;2.InstituteofGeophysicsandGeomatics,ChinaUni
4、versityofGeosciences,Wuhan430074,China)Abstract:Thispaperpresentsanewinversionalgorithm,quantumgeneticalgorithm,whichadoptsthequbitchromosomesaspresentationsandupdatesthepopulationusingquantumrotationgate,toacceleratethesearchspeed,toimproveconvergentefficienc
5、y,andtogetabetterglobaloptimization.Havingtestedsomesyntheticandrealdataset,thispaperstronglyshowsthattheoptimizationqualityandefficiencyofQGAarebetterthanthetraditionalgeneticalgorithm.Keywords:quantumgeneticalgorithm;geophysicalinversion;globaloptimization;
6、geneticalgorithm作者简介:罗红明(1977-),男,博士,现在四川石油管理局地球物理勘探公司技术发展中心工作,主要从事地球物理资料处理与反演理论与应用研究,E-mail:Luohongming2001@sohu.com王家映(1937-),男,教授,博士生导师,主要研究方向为电磁法和地球物理反演理论。E-mail:j.y.wang@cug.edu.cn636工程地球物理学报(ChineseJournalofEngineeringGeophysics)第5卷在的解集的一个
7、种群(population)开始的,而一个1引言种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体[1]20世纪80年代,量子图灵机的提出为量(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗子计算奠定了基础。然而直到1994年,美国贝尔传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表实验室的PeterWShor提出了一个利用Fourier现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体形变换量子并行优势的快速、混合的因子分解状的外部表现。因此,在一开始需要实现从
8、表现[2]算法,才改变了量子的并行计算能力受到了限型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编制的局面。这个算法提供了一种利用量子计算机码的工作很复杂,我们往往简化为二进制、浮点数在多项式内完成大数因子分解的可能。这是一个或符号等编码,初代种群产生之后,按照适者生存重要的进展,从此量子计算技术开始对一些领域和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生
