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基于多目标蚁狮优化算法的微震震源定位数学模型组合

Mathematical Model Combination in Micro-Seismic Source Localization Based on Multi-Objective Ant Lion Optimization

二维码有效期 120s

摘要通过多目标智能优化算法研究微震震源定位存在的模型组合合理性未阐明、易陷入局部最优解、定位结果波动性较大等问题.为解决这些问题,首先在到时差模型与到时差商模型基础上设计4个不同的微震震源定位数学模型,两两组合构建6个多目标优化定位模型;再设计3组基于不同台网形状(三维多面体、二维长方形、一维直线型)的微震震源正演仿真实验和1组工程数据验证实验,并引入多目标蚁狮优化(multi-objective ant lion optimization,MOALO)算法求解这些模型;最后采用多个统计指标评判各个模型组合定位效果的优劣.结果表明,数学模型组合(TDA-P1,TDQA)结合MOALO算法的多目标优化定位策略能够得到较高的微震震源定位精度,且模型稳健性较好,优于其他模型组合和传统多目标定位方法,在微震监测领域具有一定的应用价值.

作者 陈国庆 ^[1] 庞聪 ^[2] 向涯 ^[2] 周正松 ^[1] 陈健 ^[3] 赵天文 ^[4] 学术成果认领

作者单位 成都锦城学院数学建模研究中心,成都市西源大道1号,611731;成都锦城学院通识教育学院,成都市西源大道1号,611731 ^[1] 中国地震局地震研究所,武汉市洪山侧路40号,430071;引力与固体潮国家野外科学观测研究站,武汉市洪山侧路40号,430071 ^[2] 武汉理工大学计算机与人工智能学院,武汉市珞狮路122号,430070 ^[3] 成都锦城学院数学建模研究中心,成都市西源大道1号,611731 ^[4]

关键词微震震源定位多目标优化数学模型组合到时差商模型到时差模型蚁狮优化算法 micro-seismic source localization multi-objective optimization mathematical model combination time difference quotient of arrival time difference of arrival ant lion optimization algorit

分类号 P313 P315

栏目名称

地震地质

DOI 10.14075/j.jgg.2023.10.015

发布时间 2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）