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遺伝的アルゴリズムによる電気探査逆問題の大域最適解探索と先験情報導入法の構築

遗传算法求解电法勘探反问题全局最优解及构建先验信息引入方法

基本信息

批准号：
10875207
负责人：
塚田和彦
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
1998
资助国家：
日本
起止时间：
1998 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,電気探査データによる地下比抵抗推定逆問題に関して,遺伝的アルゴリズムを利用した大域的解探索法の構築を行ない,従来のFEMをベースとする線形化反復法ではその収束解に偽像の発生する地下構造モデルをとりあげて,シミュレーションを中心に検討を行なった。その結果,従来法における偽像は,初期推定解に大きく依存するものであり,遺伝的アルゴリズムでは,それらの偽解も真の解とともに,探索過程において解集団の中に発生し,データから推定される最適解の候補として残留するものであることが,例として確認された。しかしながら,遺伝的アルゴリズムでは,地下の比抵抗分布を有限長の遺伝子コードとして表現することが必要であるので,地下構造も比抵抗値も比較的簡単で離散的なものに限るしかなく,その意味で,現段階では,解探索の範囲が空間としては広いものの,密度的には必ずしも十分であったとはいえず,確認された偽の解が唯一のものであるか,あるいは探索空間の中に多数存在するものであるかなど,大域的な解空間の構造まで議論するには至らなかった。さらに,逆問題においては,最適性の評価基準が解空間の構造を大きく左右するものであって,初期推定解を必要としない遺伝的アルゴリズムのような大域最適化法においては,その解探索プロセス以上にその基準の適切な設定が重要となってくることが示され,その意味で,ファジー理論の導入など,地質学的先験情報をその評価基準に取り込む方法の検討がとくに重要であることが示された。研究期間内には,実際の観測データを用いた解析などを含め,十分な検討がなされたとは言い難い。しかし,本研究で提示した,遺伝的アルゴリズムを利用した大域最適解探索と地質情報の融合法は物理探査逆問題全体においても大きな可能性をもっているものであり,今後もさらに検討を進めてゆきたいと考えている。

In this paper, the inverse problem of subsurface specific resistance estimation in electrical exploration is studied. The method of finite element method (FEM) is used to construct the inverse problem of subsurface specific resistance estimation. The linear iteration method is used to analyze the inverse problem of subsurface specific resistance estimation. As a result, the artifact of the original method is generated in the middle of the solution set, and the candidate of the optimal solution is determined in the initial stage. The distribution of underground specific resistance is finite in length, and the expression of underground specific resistance is finite in length, and the expression of underground specific resistance is finite in length. It is confirmed that there is only one solution in the false solution, and most of the solutions in the large domain exist in the exploration space. For inverse problems, optimal evaluation criteria are used to construct solution spaces, and initial estimation solutions are necessary. For global optimization problems, optimal evaluation criteria are used to explore solutions. Geological information is important to the evaluation of methods. During the study period, there was a lot of difficulty in analyzing the data. This study suggests that the use of genetic resources in the exploration of global optimal solutions and the fusion of geological information in the physical exploration of inverse problems may lead to future research.