Porównanie podstawowych algorytmów optymalizacji globalnej w zagadnieniu lokalizacji hipocentrów wstrząsów górniczych przy użyciu czasów pierwszych wejść fal P

• Autorzy: Pszczoła G. , Leśniak A.

Warianty tytułu

EN

A comparison of the most common global optimization algorithms in location of mine tremors hypocenters by using P-wave first arrival times

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy określono efektywność kilku, najbardziej podstawowych algorytmów optymalizacji globalnej w zadaniu lokalizacji hipocentrów górniczych metodą pierwszych wejść fal P. W przeciwieństwie do używanych metod linearyzujących zagadnienie lokalizacyjne, metody globalne pozwalają na pełne, bez przybliżeń, rozwiązanie tego zadania. Do testów wybrano podstawowe algorytmy lokalizacyjne należące do różnych rodzajów algorytmów globalnych: metod Monte Carlo (algorytm Pure Random Search), grupy symulowanego wyżarzania (algorytm Metropolisa), algorytmów genetycznych (klasyczny algorytm genetyczny) oraz metod dwufazowych optymalizacji (algorytm Multistart). W celu porównania algorytmów skonstruowano dwa testy: opierając się na danych syntetycznych oraz sprawdzając poprawność lokalizacji rzeczywistego wstrząsu. Należy podkreślić, że porównywanie różnych algorytmów globalnych jest zadaniem bardzo trudnym ze względu na wielość parametrów definiujących każdy algorytm globalny oraz na wielowymiarowość minimalizowanej funkcji celu. Test wykazał zdecydowanie większą skuteczność algorytmu Multistart. Należy on do metod, które są kombinacją algorytmu globalnego - losowanie punktów w przeszukiwanej dziedzinie rozwiązań, oraz metody lokalnej - użycie metody lokalnej w każdej iteracji algorytmu. Metoda ta wykazała też wyższą skuteczność w lokalizacji rzeczywistych wstrząsów.

EN

In the paper the efficiency of global optimization algorithms in location of mine tremors was tested. The tremors were located by P-wave first arrival times method. The tested algorithms were the representatives of the most commom global optimization methods: Monte Carlo - Pure Random Search method, simmulated annealing - Metropolis algorithm, genetic algorithm as classical genetic algorithm and two-phase method: Metropolis algorithm. Global methods allows to solve the location of the tremors problem without any simplification of the target function. Two tests of the algorithms were designed: one that used synthetic data and one that used real tremor occurred in Rudna copper mine. The comparison of the different global optimization algorithm is a difficult problem because global algorithms depends on variety of parameters and the minimization problem disscussed in the paper is a multidimensional one. The tests showed that the most efficient algorithm is Multistart. As a two-phase method Mulstistart is the combination of the global optimization algorithm and the local one. The optimization strategy that uses local minimization method in each iteration is the most essential conclusion.

Słowa kluczowe

PL

wstrząsy górotworu

EN

mine tremor

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Górnictwo i Geoinżynieria
• Rocznik: 2004
• Tom: R. 28, z. 4/2
• Strony: 195--204
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Pszczoła G.

• Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków

autor

Leśniak A.

• Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków

Bibliografia

• [1] Goldberg D.E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Warszawa, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne 1998
• [2] Kowalik S.: Wykorzystanie programowania strefowo-równoległego do jednoczesnej lokalizacji wielu ognisk wstrząsów z uwzględnieniem anizotropowości górotworu. Kwart. AGH Geologia, 25, 1, 1999, 64–71
• [3] Kowalik S.: Application of genetic programming to the location of mine tremors. Acta Geophys. Polon., 48, 1, 2000, 27-41
• [4] Menke W.: Geophysical data analysis: discrete inverse theory. Orlando, Academic Press Inc. 1984
• [5] Press W.H., Flannery B.P., Teukolsky S.A., Vetterling W.T.: Numerical recipes in C. Theart of scientific computing. Cambridge, Cambridge University Press 1986
• [6] Pszczoła G.: Algorytmy genetyczne w zagadnieniu optymalizacji globalnej z ograniczeniami. Kraków, Instytut Fizyki UJ 2002 (praca dyplomowa)
• [7] Sambridge M., Gallagher K.: Earthquake hypocenter location using genetic algorithms. Bull. Şeism, Soc. America, 83, 5, 1993, 1467-1491
• [8] Schaefer R.: Podstawy genetycznej optymalizacji globalnej. Kraków, Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego 2002
• [9] Shearer P.M.: Introduction to seismology. Cambridge, Cambridge University Press 1999
• [10] Wit R.: Metody programowania nieliniowego. Minimalizacja funkcji gładkich. Warszawa, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne 1986