The paper discusses the complex, agent-oriented hierarchic memetic strategy (HMS) dedicated to solving inverse parametric problems. The strategy goes beyond the idea of two-phase global optimization algorithms. The global search performed by a tree of dependent demes is dynamically alternated with local, steepest descent searches. The strategy offers exceptionally low computational costs, mainly because the direct solver accuracy (performed by the hp-adaptive finite element method) is dynamically adjusted for each inverse search step. The computational cost is further decreased by the strategy employed for solution inter-processing and fitness deterioration. The HMS efficiency is compared with the results of a standard evolutionary technique, as well as with the multi-start strategy on benchmarks that exhibit typical inverse problems’ difficulties. Finally, an HMS application to a real-life engineering problem leading to the identification of oil deposits by inverting magnetotelluric measurements is presented. The HMS applicability to the inversion of magnetotelluric data is also mathematically verified.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00