Бакалавр
Дипломные и курсовые на заказ

Генетические алгоритмы и их применение для оценки параметров аномалиеобразующих объектов по данным гравиразведки и магниторазведки

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработанное программное обеспечение производит достаточно точный поиск параметров аномалиеобразующих тел простой формы. Реализован метод комплексного поиска, т. е. поиска параметров для различного количества простых тел одного типа. Возможна модернизация программы для поиска большого количества тел различных типов. Созданное программное обеспечение и предложенные оригинальные алгоритмы… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ПОИСКА И ОПТИМИЗАЦИИ
    • 1. 1. Методы оптимизации
      • 1. 1. 1. Градиентные методы
      • 1. 1. 2. Стохастические методы
      • 1. 1. 3. Генетические алгоритмы
    • 1. 2. Методы уточнения моделей по гравитационному и магнитному полю
      • 1. 2. 1. РгМоё (Зиновкин С.В.)
      • 1. 2. 2. Уточнение геологической модели по Приезжеву И. И
  • ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ГРАВИРАЗВЕДКИ И МАГНИТОМЕТРИИ
    • 2. 1. Определение параметров тел простой формы на основе ГА по данным гравиразведки
      • 2. 1. 1. Сфера
      • 2. 1. 2. Горизонтальный цилиндр
      • 2. 1. 3. Прямоугольный параллелепипед. Уступ
      • 2. 1. 4. Материальный стержень
    • 2. 2. Уточнение параметров аномалиеобразующих тел сложной формы по гравитационному полю
      • 2. 2. 1. Решение задачи для группы простых объектов
      • 2. 2. 2. Сеть параллелепипедов
    • 2. 3. Применение генетического алгоритма для задач магнитометрии
    • 2. 4. Распараллеливание генетического алгоритма
    • 2. 5. Производительность генетических алгоритмов
  • ГЛАВА 3. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
    • 3. 1. Программное обеспечение для подбора параметров аномалиеобразующих тел простой геометрической формы
      • 3. 1. 1. Интерфейс программы и методика работы
    • 3. 2. Программа уточнения сеточной модели
      • 3. 2. 1. Интерфейс программы и методика работы
      • 3. 2. 2. Программа построения плотностных разрезов
      • 3. 2. 3. Методика уточнения

Генетические алгоритмы и их применение для оценки параметров аномалиеобразующих объектов по данным гравиразведки и магниторазведки (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Существует разнообразное программное обеспечение осуществляющее построение геолого-геофизических моделей. Часто такие модели строятся на основе данных сейсморазведочных и каротажных работ, однако достоверность в таком случае не всегда максимальна. Применение данных гравиразведки и магниторазведки при построении комплексных моделей приобрело большую значимость, так как позволяет оценить распределение плотностных и магнитных масс в моделируемых объектах, что даёт возможность увеличить достоверность модели.

Программы корректировки моделей по гравитационным и магнитным полям в массе своей являются интерактивными, т. е. интерпретация практически полностью происходит вручную. Однако с появлением мощных вычислительных систем и реализацией новых алгоритмов решения прямых задач стало актуальным создание программного обеспечения способного в автоматическом, или полуавтоматическом режиме осуществлять уточнение геологических моделей, используя для этого данные гравитационных и магнитных измерений на основе дополнительной априорной информации.

Для решения проблем поиска, а уточнение моделей является именно задачей поиска, используются алгоритмы, основанные на градиентных и стохастических методах. Эти алгоритмы являются оптимизационными и используются, когда требуется обработка значительного объема данных с минимальными затратами времени на вычисления. При решении прямых и обратных геофизических задач часто используются алгоритмы стохастического подхода по причине случайного поведения рассматриваемых структур.

Генетические алгоритмы (ГА) — современные стохастические методы оптимизации, обладающие рядом свойств, которые делают их применение более эффективным. Программы, построенные на базе таких алгоритмов, дают довольно хорошие результаты и используются в различных сферах науки и инженерии. ГА реализуют элементы конкуренции, это свойство выражается в создании поколения решений и последующего выбора лучшего из них. Однако генетические алгоритмы практически не применяются при интерпретации геофизических данных. Например, на основе таких алгоритмов можно создавать программное обеспечение, которое при использовании априорных данных будет производить полную либо частичную корректировку моделей.

Из всего выше сказанного можно сделать вывод, что применение генетических алгоритмов для решения обратных задач гравитационной и магнитной разведок является актуальным.

Цели и задачи исследования:

Основной целью исследований является создание программно-алгоритмического обеспечения для использования генетического алгоритма при построении моделей относительного распределения плотностных масс.

Достижение цели исследования базируется на решении следующих задач:

• оценка возможностей применения генетического алгоритма для определения параметров аномалиеобразующих тел по гравитационному и магнитному полю.

• создание на основе генетического алгоритма процедур, осуществляющих поиск параметров аномалиеобразующих объектов простой формы по данным гравитационной разведки.

• разработка программы построения тестовых моделей для отработки и исследования параметров алгоритма.

• модификация генетического алгоритма для уточнения сеточных моделей на основе дополнительной априорной информации.

• программная реализация модуля автоматической полной либо частичной коррекции гравитационной сеточной модели.

Научная новизна:

• Разработанное программное обеспечение производит достаточно точный поиск параметров аномалиеобразующих тел простой формы. Реализован метод комплексного поиска, т. е. поиска параметров для различного количества простых тел одного типа. Возможна модернизация программы для поиска большого количества тел различных типов.

• Создана программа, позволяющая на основе генетического алгоритма производить уточнение геолого-геофизических моделей по гравитационному полю.

Защищаемые положения:

• Созданное программное обеспечение и предложенные оригинальные алгоритмы, базирующиеся на эволюционных методах, повышают эффективность процесса построения плотностных и магнитных моделей за счет включения принципов конкуренции в процедуру поиска параметров аномалиеобразующих объектов.

• Предложенная методика уточнения плотностных характеристик моделей первого приближения на основе генетических алгоритмов, повышает эффективность процедуры автоматической корректировки конечной гравитационной модели.

Практическая ценность:

Использование программного обеспечения на основе генетических алгоритмов позволяет сократить сроки и затраты на уточнение моделей и поиск параметров простых тел по гравитационным полям.

Апробация работы:

Основные положения диссертации докладывались на IX и X международных конференциях «Новые идеи в науках о земле» (2009г., 2011 г.), на 37й и 38й сессиях международного семинара имени Д. Г. Успенского (2010г., 2011 г.). По теме опубликовано 6 работ.

Практическая реализация и внедрение результатов работы :

Разработанное автором программное обеспечение внедрено на кафедре геофизики Российского Геологоразведочного Университета (МГРИ-РГГРУ).

Структура и объем работы:

Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, выводов и.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В данной работе рассмотрены преимущества и недостатки применения генетических алгоритмов для задач поиска параметров возмущающих тел по данным гравиразведки и магнитометрии. Проводится анализ производительности генетических алгоритмов, рассматривается многопоточный вариант ГА.

Основным результатом работы стала разработка программного обеспечения производящего поиск параметров аномалиеобразующих тел по гравитационному полю при помощи генетических алгоритмов. Разработанное программное обеспечение включает в себя три модуля:

• оценка параметров тел простой формы по гравитационному полю;

• уточнение плотностных разрезов;

• создание сеточных плотностных моделей.

Так же были сформулированы дальнейшие пути развития работы:

• совершенствование существующих алгоритмов, интерфейса разработанного программного обеспечения;

• разработка подпрограмм, способных осуществлять уточнение магнитных сеточных моделей;

• включение в созданное программное обеспечение алгоритмов расчета прямых задач в спектрально-волновой области;

• модификация алгоритмов, методик и программного обеспечения для корректировки трехмерных сеточных моделей.

Показать весь текст

Список литературы

  1. .А., Закашанскнй М. С. и др. Курс гравитационной разведки. М.: — Л.: Геолитиздат, 1941, 432с.
  2. Ю.И. Интерпретация гравитационных и магнитных аномалий. Учебное пособие. М., 2009. http://sigma3d.eom/content/view/24/2/.
  3. Ю.И. Решение прямых задач гравиразведки и магниторазведки. Учебное пособие. -М.: ММГА, 1993, 79с.
  4. Библиотека для реализации генетических алгоритмов в .NET Framework 2.0 // Электронный ресурс. -http://jenyay.net/index.php?n=Programming. Genetic. (дата обращения: 11.04.2012).
  5. Г. К., и др. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности // -X.: ОСНОВА, 1997.— 112 с.
  6. Гравиразведка. Справочник геофизика. / Под ред. Е. А. Мудрецовой, К. Е. Веселова, 2-е изд. -М.: Недра, 1990, 607с.
  7. О.Н. Введение в методы стохастической оптимизации и оценивания. Учебное пособие. // -СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 2003. 131 с.
  8. А.Г., Жиглявский A.A. Методы поиска глобального экстремума. // -М.:Наука, 1991, -С.248.
  9. C.B., Сикорский В. А. Компьютерная система геолого-математического моделирования рудных тел. VI Международная конференция Новые идеи в науках о Земле 2003 г., Москва РГГРУ, 2003.
  10. C.B., Филатов В. Г., Гласко Ю. В., Овсепян М. Л., Сташевский В. Е. Решение обратной линейной задачи гравиразведки на основе метода регуляризации для системы многоугольников. Геофизика № 5, 2005, с. 58.
  11. Д. Е., Кирнос Д. Г. Использование имитационного аннилинга для инверсии данных сейсморазведки. Геофизика, специальный выпуск. 2002. С. 75—79.
  12. А.И. Математические основы теории интерпретации геофизических данных. М.: ЦентрЛитНефтеГаз, 2008, 288 стр.
  13. Кузнецов O. JL, Никитин A.A., Черемисина E.H. Геоинформационные системы. М.: ИЦ ВНИИгеосистем, 2005, 346с.
  14. М. Вычислительная геометрия и компьютерная графика на С++ // М.: Бином, 1997. 301 с.
  15. А. К., Костицын В. И. Гравиразведка: Учеб. для вузов. // М.: Недра, 1992.—357 е.: ил.
  16. B.C. Курс гравиразведки. // 2-е изд, перераб. и доп. Ленинград: Недра, 1980.-543 с.
  17. А. С., Островной. Генетический алгоритм с динамическим распределением вероятностей выбора генетических операторов // Электронное научно-техническое издание «Наука и образование», № 1, 2010, www.technomag.edu.ru/doc/136 503.html.
  18. Николай Паклин. Непрерывные генетические алгоритмы математический аппарат. Электронный ресурс. // http://www.basegroup.ru/library/optimization/realcodedga/. -(дата обращения: 11.04.2012).
  19. Планирование эксперимента. Градиентные методы оптимизации. Электронный ресурс. // -http://opds.sut.ru/electronicmanuals/pe/ index.htm. -(дата обращения: 11.04.2012).
  20. И.И. Информационные технологии интерпретации комплекса геолого-геофизических данных для геологического моделирования. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук. Москва, РГГРУ, 2010, 212с.
  21. И.И. Построение распределений физических параметров среды по данным гравиразведки, магнитометрии и сейсморазведки. Геофизика № 3, 2005, стр. 46.
  22. И.И. Уточнение геологической модели по данным гравитационного поля на основе критериальных методов решения обратных задач геофизики. Геофизика № 1, 2010 стр. 65−68.
  23. Пример ГА: Решение Диофантова уравнения. Algolist.manual.ru Электронный ресурс. http://algolist.manual.ru/ai/ga/dioph.php. — (дата обращения: 11.04.2012).
  24. Проверка принадлежности точки многоугольнику. Algolist.manual.ru Электронный ресурс. -http://algolist.manual.ru/maths/geom/belong /poly2d.php. (дата обращения: 11.04.2012).
  25. Д., Пилиньский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы // -М: Горячая линия -Телеком, 2006. 452 е.: ил.
  26. С.А. Гравиразведка и магниторазведка в нефтегазовом деле. М: РГУ нефти и газа, 2006, 512с.
  27. С.А. Гравиразведка и магниторазведка: Учеб. для вузов. М.: ОАО Издательство «Недра», 1999, 437с.
  28. C.B., Смолич К. С. Решение горно-геологических задач методом «Монте-Карло» // Учеб. пособие. Чита: ЧитГУ, 2004. — 103 с.
  29. A.B. Параллельное кластерное моделирование методом Монте-Карло в среде MCNP5 для решения прямых и обратных задач ядерных методов ГИС. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Москва, РГГРУ, 2004, 120с.
  30. Т.А. Оценка параметров однородного материального стержня по гравитационному полю на основе генетического алгоритма // Геоинформатика. 2011. — № 2. — С 22−25.
  31. Т.А. Использование генетических алгоритмов для решения обратной задачи гравиразведки. IX Международная конференция Новые идеи в науках о Земле 2009 г., Москва, РГГРУ, 2009.
  32. Т.А. Использование стохастических методов для оценки параметров аномалиеобразующих тел по гравитационному полю. X Международная конференция Новые идеи в науках о Земле 2011 г., Москва, РГГРУ, 2011.
  33. Holland J. H. Adaptation in natural and artificial systems. An introductory analysis with application to biology, control, and artificial intelligence. -London: Bradford book edition, 1994 —211 p.
  34. Cantu-Paz E., A Survey of Parallel Genetic Algorithms, Calculateurs Paralleles, Vol. 10, No. 2. Paris: Hermes, 1998., available from: www.tracer.uc3m.es/tws/cEA/documents/cant98.pdf.
  35. Lance D. Chambers. The practical handbook of genetic algorithms, applications -2nd ed. // Chapman & Hall/CRC, 2001.
  36. Richard Myers, Edwin R. Hancock. Genetic algorithms for ambiguous labeling problems // Pattern Recognition, Volume 33, Issue 4, April 2000, Pages 685−704.
  37. ОПУБЛИКОВАННЫЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
  38. Оценка параметров однородного материального стержня по гравитационному полю на основе генетического алгоритма. «Геоинформатика» № 2, Москва, ВНИИГЕОСИСТЕМ, 2011 г.
  39. Применение генетических алгоритмов для уточнения сеточной модели по данным гравиразведки. «Геоинформатика» № 2, Москва, ВНИИГЕОСИСТЕМ, 2012 г.
  40. Использование генетических алгоритмов для решения обратной задачи гравиразведки. IX Международная конференция Новые идеи в науках о Земле 2009 г., Москва, РГГРУ, 2009.
  41. Использование стохастических методов для оценки параметров аномалиеобразующих тел по гравитационному полю. X Международная конференция Новые идеи в науках о Земле 2011 г., Москва, РГГРУ, 2011.
Заполнить форму текущей работой