实验数据主要由测井曲线理论数据和地震记录理论数据两部分组成，并且测井曲线理论数据通过正演过程得到的地震数据和该地震记录理论数据完全一致。数据集1中的测井曲线数据由纵波速度Vp、横波速度Vs 及密度ρ 三个弹性参数构成，每个弹性参数均有241个数据，表示该测井共在241个位置进行了数据采集。地震记录理论数据则与测井曲线理论数据对应，检波点分布在240个位置，每个位置采集了8个不同角度的地震数据，具体测井曲线理论数据及地震记录理论数据如表8-1和表8-2所示。
图8-7 二维叠前地震数据AVO 弹性参数反演模型框架流程图
表8-1 数据集1的测井曲线数据信息
表8-2 数据集1的地震记录数据信息
将数据集1的测井曲线数据信息及地震记录数据信息通过Matlab作图，如图8-8和图8-9所示。
图8-8 数据集1的测井曲线弹性参数信息
图8-9 数据集1的理论地震记录模型
针对一维叠前地震数据AVO 弹性参数反演问题，使用基础遗传算法、差分演化算法、粒子群优化算法、头脑风暴优化算法、改进遗传算法共5种算法进行实验对比。各个算法使用到的参数说明如表8-3～表8-7所示。
表8-3 基础遗传算法参数说明
表8-4 差分演化算法参数说明
表8-5 粒子群优化算法参数说明
表8-6 头脑风暴优化算法参数说明
表8-7 改进遗传算法参数说明
为了更好地验证这5种智能优化算法的性能，5种智能优化算法中使用到的个体数目以及迭代次数均保持一致，由于各种智能优化算法中种群初始化均带有随机性，为了保证智能优化算法的鲁棒性，每种智能优化算法均重复实验30次，部分性能指标采用计算得出的平均值来进行评价，反演结果如图8-10～图8-19所示。
图8-10 基础遗传算法（GA）反演出弹性参数信息
图8-11 基础遗传算法（GA）反演出地震记录模型
图8-12 差分演化算法（DE）反演出弹性参数信息
图8-13 差分演化算法（DE）反演出地震记录模型
图8-14 粒子群优化算法（PSD）反演出弹性参数信息
图8-15 粒子群优化算法（PSD）反演出地震记录模型
图8-16 头脑风暴优化算法（BSOA）反演出弹性参数信息
图8-17 头脑风暴优化算法（BSOA）反演出地震记录模型
图8-18 改进遗传算法（IGA）反演出弹性参数信息
图8-19 改进遗传算法（IGA）反演出地震记录模型
对采用5种算法通过实验得到的三参数平均相关系数对比，结果如图8-20 和表8-8所示。
图8-20 不同优化算法弹性参数评价相关系数对比图
表8-8 5种算法弹性参数平均相关系数数值对比(www.xing528.com)
采用5种算法通过实验得到的适应度值对比，结果如图8-21和表8-9所示。
图8-21 5种优化算法分别迭代5 000次后的收敛曲线对比图
表8-9 GA、DE、PSO、BSOA、IGA迭代5 000次的平均适应度值
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