大地电磁的粒子群法一维反演程序

大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等[1] 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

%MT 1D正演程序（被粒子群主函数调用）
function [RsPha]=forward_main（swarmcengshu）

%x:模型参数
%x：size:1*（cengshu*2-1）
%swarm:粒子参数

 r=swarm（11:cengshu）;
 h=swarm（1cengshu+1:cengshu*2-1）;
 n=length（r）;
 Rs=zeros（155）;
 Pha=zeros（155）;
 T=[0.10.1250.20.250.330.450.50.650.8...
     11.2522.53.34.55.06.58.0...
     1012.520253345506580...
     100125200250330450500650800...
     100012502000250033004500500065008000...
     1.0e41.25e42.0e42.5e43.3e44.5e45.0e46.5e48.0e4...
     1.0e5];
 for m=1:55
     [Rs（m）Pha（m）]=mt1d（rhT（m））;
 end
 
end

 属性            大小     日期    时间   名称
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