基于概率积分法的参数反演技术采用的文化随机粒子群优化算法 (2013年)

为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题．将粒子群优化(PSO)算法纳入到文化算法(CA)框架中，提出了概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化(CA-rPSO)算法．以随机粒子群优化(rPSO)算法作为信念空间的进化算法，并将PSO作为群体空间的进化算法，形成两者独立并行进化的“双演化双促进”机制，按照误差平方和最小化准则构建适应度函数，反演出概率积分法参数．研究结果表明：对于常规布设形式的地表移动观测站，基于CA-rPSO反演概率积分法参数的收敛成功率为1．该结论具有较高的实用价值，