[发明专利]基于遗传算法的剩余静校正求取方法

摘要

本发明提供了一种基于遗传算法的剩余静校正求取方法，所述方法以允许的最大时移量计算出种群大小、种群代数和个体变异率，从而能够自动、快速、高效地计算出剩余静校正量；并有利于后续处理的剖面品质的改善。

主权项

一种基于遗传算法的剩余静校正求取方法，其特征在于，所述方法处理二维地震资料并包括：A、将不同的炮点或检波点的真实值分别作为遗传算法的不同个体中的单个基因，将多个个体构成初始种群，种群大小popSize通过式1确定，式1为：popSize＝(maxSta/sampInv)×f_popSize，式1中max Sta为最大时移量，在10～60ms之间选择；sampInv为地震数据的采样间隔，单位为ms；f_popSize为种群大小的调控因子，在0.5～1.5之间取值；B、计算种群中每个个体的适应度值，随后对种群中的所有个体按适应度值由大到小排序，选择保留适应度值最高的个体作为交换对象；C、在种群的第k个个体和所述交换对象上各随机产生两个交换位置，将所述第k个个体的两个交换位置之间的基因段与所述交换对象的两个交换位置之间的基因段进行交换，产生子代新个体，其中，k＝popSize×0.4，k须取整；D、对步骤C中所述进行交换后获得的种群，保留适应度值最高的个体作为精英进入子代，对于其余个体，若随机数r大于该个体的变异概率，则该个体随机产生两个变异位置，并将该个体的两个变异位置处的基因随机变为允许移动的最大时移量maxSta范围内的随机值，从而产生子代新个体，若随机数r不大于该个体的变异概率，则不变异，同时该个体直接进入子代作为子代个体，其中，随机数r在[0，1]间随机产生，个体的变异概率获得方式为：先对该个体所在种群中的所有个体按适应度值由大到小排序，排序后，第i个个体的变异概率根据式2得到；E、重复进行所述步骤B至所述步骤D，直到达到种群代数popGen或误差门槛值时，其中，种群代数popGen通过式3得到；F、取出种群中最优个体，即为炮点、检波点的剩余静校正量。