Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 14/08/2017
Ngày nhận bài sửa: 11/10/2017

Ngày duyệt đăng: 27/04/2018

Title:

A comparison of global optimization techniques for solving the inversion of gravity problem

Từ khóa:

Bồn trầm tích, thuật giải di truyền, thuật giải memetic

Keywords:

Genetic algorithm, memetic algorithm, sedimentary basin

ABSTRACT

The memetic algorithm, the genetic algorithm (global optimization algorithms) are applied to determine the thickness of a 2-D sedimentary basin whose density contrast varies with depth as a parabolic function. This memetic algorithm is a combination of the genetic algorithm and the Quasi-Newton local search. These algorithms have been tested on a synthetic model and the interpretable results are coincident with model. Then, they are applied on the Bac Lieu gravity anomaly in the Mekong Delta. The results showed that the calculated depths by two methods above are coincident together. The minimum and maximum computed depths are 0.3 km – 0.4 km and 1.6 km, respectively. Furthermore, the memetic algorithm reaches to a solution faster than the genetic algorithm

TÓM TẮT

Bài báo trình bày kết quả tính bề dày bồn trầm tích 2-D bằng thuật giải di truyền và thuật giải memetic. Mô hình bồn trầm tích được chọn là tập hợp các tấm hình chữ nhật thẳng đứng đặt liền kề có hiệu mật độ thay đổi theo độ sâu theo qui luật hàm parabôn. Hai thuật giải áp dụng thuộc nhóm thuật giải tối ưu toàn cục. Trong đó, thuật giải memetic là sự kết hợp của thuật giải di truyền và phương pháp tìm kiếm địa phương Quasi-Newton. Hai thuật giải được kiểm tra trên mô hình; sau đó, áp dụng tính bề dày bồn trầm tích từ dữ liệu trọng lực ở Bạc Liêu vùng đồng bằng sông Cửu Long. Kết quả độ sâu cực đại và cực tiểu tính bằng hai thuật giải hầu như trùng khớp nhau và có giá trị cực tiểu là 0,3 km – 0,4 km và độ sâu cực đại là 1,6 km; thời gian tính bằng thuật giải memetic nhanh hơn thời gian tính bằng thuật giải di truyền.

Trích dẫn: Lương Phước Toàn, 2018. Phân tích tài liệu trọng lực 2-D vùng Đồng bằng sông Cửu Long bằng các thuật giải tối ưu toàn cục. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(3A): 1-11.