Pengembangan Algoritma Genetika Untuk Inversi Data Gravitasi

Al Rubaiyn, J. Safani, La Hamimu
{"title":"Pengembangan Algoritma Genetika Untuk Inversi Data Gravitasi","authors":"Al Rubaiyn, J. Safani, La Hamimu","doi":"10.56099/jrgi.v1i01.9363","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Inversi data gravitasi untuk interpretasi 2D struktur bawah permukaan merupakan proses penting dalam pemodelan anomali medan gravitasi. Metode algoritma genetika (AG) telah dikembangkan untuk inversi data gravitasi. Teknik optimasi ini memadukan konsep genetika biologi dengan fungsi optimasi yang bertujuan untuk memaksimumkan fungsi fitness melalui proses evolusi buatan. Pengujian akurasi metode ini dilakukan dengan menggunakan medan gravitasi sintetik dari dua model. Hasil inversi menunjukan model inversi sesuai dengan model sintetik dengan nilai kesalahan rata-rata untuk solusi terbaik dibawah 9,62 x10-4. Untuk inversi dengan panjang string 1 bit mampu memodelkan anomali homogen benda/struktur bawah permukaan. Anomali dengan densitas bervariasi mampu dimodelkan dengan sangat akurat melalui inversi algoritma genetika untuk  panjang string 8 bit","PeriodicalId":426411,"journal":{"name":"Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-11-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Rekayasa Geofisika Indonesia","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.56099/jrgi.v1i01.9363","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

Abstract

Inversi data gravitasi untuk interpretasi 2D struktur bawah permukaan merupakan proses penting dalam pemodelan anomali medan gravitasi. Metode algoritma genetika (AG) telah dikembangkan untuk inversi data gravitasi. Teknik optimasi ini memadukan konsep genetika biologi dengan fungsi optimasi yang bertujuan untuk memaksimumkan fungsi fitness melalui proses evolusi buatan. Pengujian akurasi metode ini dilakukan dengan menggunakan medan gravitasi sintetik dari dua model. Hasil inversi menunjukan model inversi sesuai dengan model sintetik dengan nilai kesalahan rata-rata untuk solusi terbaik dibawah 9,62 x10-4. Untuk inversi dengan panjang string 1 bit mampu memodelkan anomali homogen benda/struktur bawah permukaan. Anomali dengan densitas bervariasi mampu dimodelkan dengan sangat akurat melalui inversi algoritma genetika untuk  panjang string 8 bit
改变重力数据的基因算法的发展
解释2D地表下结构的重力数据的倒置是模拟磁场异常的一个重要过程。基因算法方法(AG)是为重力数据的逆转而开发的。优化技术将生物遗传学的概念与优化功能结合起来,优化功能旨在通过人工进化过程模拟健身功能。这种方法的精确度测试是使用两种模型的重力场进行的。逆转录病毒显示逆转录病毒与合成模型匹配,平均误差为9.62 x10-4以下。用1位字符串长度的倒置可以模拟物体的均匀异常/结构。密度变化的异常可以通过基因算法对8位字符串长度的逆转进行高度精确的调制
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信