| 目录 | 第1-2页 |
| 中文摘要 | 第2-3页 |
| 英文摘要 | 第3-5页 |
| 1、 前言 | 第5-10页 |
| 1．1、 最优化方法的研究现状及其存在的问题 | 第5-8页 |
| 1．2、 非线性混沌理论的特点 | 第8-9页 |
| 1．3、 本文结构安排 | 第9-10页 |
| 2、 贝叶斯理论 | 第10-24页 |
| 2．1、 贝叶斯方程 | 第11-13页 |
| 2．2、 最大化后验概率密度 | 第13-14页 |
| 2．3、 后验概率密度函数的评价方法 | 第14-16页 |
| 2．4、 基于最大化后验概率密度函数的优化算法 | 第16-24页 |
| 3、 基于贝叶斯反演理论的Monte Carlo采样 | 第24-38页 |
| 3．1、 反演问题的概率公式 | 第27-29页 |
| 3．2、 Monte Carlo概率采样 | 第29-36页 |
| 3．3、 采样先验概率密度 | 第36-37页 |
| 3．4、 采样后验概率密度 | 第37-38页 |
| 4、 基于Monte Carlo采样的混沌退火算法 | 第38-45页 |
| 4．1、 模型的描述 | 第38-41页 |
| 4．2、 一个简单例子的优化过程分析 | 第41-45页 |
| 5、 理论模型实验 | 第45-55页 |
| 5．1、 波阻抗反演 | 第45-48页 |
| 5．2、 地质模型的速度、密度反演 | 第48-55页 |
| 6、 结论和建议 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |