基于改进萤火虫算法的波阻抗反演方法

为了解决在全局寻优搜索过程中,传统萤火虫算法(FA)求解精度低、后期收敛速度慢和易陷入局部极值等问题,笔者提出一种基于混沌搜索和动态步长相结合的萤火虫算法(CAFA)。在搜索初期,CAFA算法使用具有随机性、有界性和遍历性的混沌序列设置萤火虫种群初始位置;利用一种新型双曲线递减动态步长代替传统固定步长。经过上述改进提高了种群分布的均匀性、求解精度、收敛速度以及避免迭代后期出现反复振荡现象。将CAFA算法应用于地震资料波阻抗反演,利用理论模型论证算法可行性、有效性和抗噪性。实验结果表明CAFA算法具有较好反演效果。