摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-16页 |
·课题的研究背景 | 第11-13页 |
·电法测井资料处理方法现状 | 第13-14页 |
·课题的研究意义 | 第14页 |
·论文研究的内容及结构安排 | 第14-16页 |
第2章 粒子群算法及其早熟特性分析 | 第16-37页 |
·概述 | 第16-17页 |
·粒子群算法及其改进 | 第17-22页 |
·直角坐标系下的PSO | 第18-19页 |
·PSO 的分析及改进 | 第19-20页 |
·θ-PSO 算法 | 第20-21页 |
·θ-PSO 算法的分析与改进 | 第21-22页 |
·PSO 收敛特性的分析 | 第22-27页 |
·适应值判断法 | 第22-24页 |
·位置判断法 | 第24-26页 |
·速度判断法 | 第26-27页 |
·避免早熟的PSO 改进算法 | 第27-36页 |
·基于变异最优值的混合粒子群改进算法 | 第27-30页 |
·调整惯性权重的粒子群改进算法 | 第30-33页 |
·调整粒子速度的粒子群改进算法 | 第33-35页 |
·改变目标函数的形状的粒子群算法 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第3章 快速收敛的粒子群算法 | 第37-44页 |
·FCPSO 算法 | 第37-39页 |
·快速收敛速度 | 第37-38页 |
·速度监控策略 | 第38-39页 |
·双重收敛精度 | 第39页 |
·FCPSO 算法流程 | 第39-40页 |
·BENCHMARK 函数 | 第40-41页 |
·实验与分析 | 第41-43页 |
·本章小结 | 第43-44页 |
第4章 粒子带质量的粒子群算法 | 第44-57页 |
·M-PSO 算法 | 第44-48页 |
·算法描述 | 第44-48页 |
·算法流程 | 第48页 |
·目标函数的梯度 | 第48-50页 |
·导数法 | 第48-49页 |
·直接法 | 第49-50页 |
·质量对M-PSO 的影响 | 第50-51页 |
·M-PSO 算法与PSO 算法的比较 | 第51-56页 |
·二维BenchMark 函数图形及在Matlab 上的程序实现 | 第51-53页 |
·低维BenchMark 函数实验与分析 | 第53-54页 |
·30 维Rosenbrock 函数实验分析 | 第54-55页 |
·30 维Griewank 函数实验分析 | 第55-56页 |
·本章小结 | 第56-57页 |
第5章 M-PSO 算法在EPRL 资料反演中的应用 | 第57-68页 |
·EPRL 的测量原理 | 第57-58页 |
·VIKIZ 仪器 | 第58-60页 |
·测井资料处理的正反演问题 | 第60-62页 |
·EPRL 资料反演流程 | 第62-64页 |
·模拟资料反演结果 | 第64-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
结论 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
作者简介 | 第77页 |