【摘要】：变换过程如下：假设Vp1 比较接近真实值，ΔVp1 也比较接近真实值，由于ΔVp1=Vp2-Vp1，那么Vp2 也会接近真实值，以此类推，Vp3，Vp4，…，Vpn 均会接近真实值，Vs、ρ 同样如此。这样计算出的反射系数Rpp 也会十分精确，达到这样的效果很显然需要第一组弹性参数Vp1、Vs1、ρ1 比较接近真实值。
在使用Aki&Rechard近似方程计算反射系数Rpp 的过程中，每个反射系数Rpp 是根据上下两层弹性参数求得的，但经过数学变换，Aki&Rechard近似方程最终可以由上下两层的弹性参数，以及上下两层弹性参数的差值（Δ）来表示。变换过程如下：
假设Vp1 比较接近真实值，ΔVp1 也比较接近真实值，由于ΔVp1=Vp2-Vp1，那么Vp2 也会接近真实值，以此类推，Vp3，Vp4，…，Vpn 均会接近真实值，Vs、ρ 同样如此。这样计算出的反射系数Rpp 也会十分精确，达到这样的效果很显然需要第一组弹性参数Vp1、Vs1、ρ1 比较接近真实值。因此，本书采用如下策略进行初始化：
针对于第一组三参数的初始化，为了使之比较接近真实值，我们缩小基本遗传算法中初始化操作的约束条件，将弹性参数Vp、Vs、ρ 的初始化阈值范围由原来的[0.8，1.2]、[0.8，1.2]、[0.9，1.1]变为[0.9，1.1]、[0.9，1.1]、[0.95，1.05]，具体第一组三参数范围约束如下：(https://www.xing528.com)
将第一组三参数的初始化值加上指定阈值区间产生的上下层弹性参数差值，得到第二组三参数的初始化值，再通过第二组三参数的初始化值得到第三组三参数的初始化值，以此类推，逐个初始化每组三参数的值，具体的第二组到第n 组三参数约束如下：
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