Study of multiscale global optimization based on parameter space partition

机译：基于参数空间划分的多尺度全局优化研究

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Inverse problem in geophysics is usually described as data misfit minimization, which has difficulties such as multi-parameters, nonlinearity and ill-posedness. Local optimization based on function gradient can not guarantee to find out globally optimal solutions, unless a starting point is sufficiently close to the solution. Some global optimization methods based on stochastic searching mechanism converge in the limit to a globally optimal solution with probability 1.

机译：地球物理学中的逆问题通常被描述为数据失配最小化，它具有诸如多参数，非线性和不适定之类的困难。除非起点与解决方案足够接近，否则基于函数梯度的局部优化不能保证找出全局最优解。一些基于随机搜索机制的全局优化方法将极限收敛到概率为1的全局最优解。

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来源
《International conference on fracture》|2013年|1|共1页
会议地点 Beijing(CN)
作者
Weitao Sun;
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作者单位

Zhou Pei-Yuan Center for Applied Mathematics Tsinghua University Beijing 100084 China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
inverse problem; multiscale parameter space partition; seed-growth method; deterministic method;

机译：反问题多尺度参数空间分区；种子生长法确定性方法;

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