地震资料数字处理_地震子波提取方法_基于模拟退火的高阶累积量子波提取方法_matlab

clear all; clc; %function [BestX,BestY]=SimulateAnnealing(l) %%%%%选取起始点并初始化变量%%%%%%% %使用模拟退火法求函数f(x,y) = 5sin(xy) + x2 + y2的最小值 %%%根据题目的要求，设定冷却进度表 %初始温度t0=100 %衰减步长dt=0.95 %迭代次数（马可夫链）L=1000 %停止条件：上一个最优解与最新的一个最优解的之差小于某个容差。 %设定目标函数,生成一个M函数文件,用于此函数的调用 %function m=ObjectFunction(x,y) %m=5.0*sin(x*y) + x*x + y*y; %f=5*sin(x*y)+x.^2+y.^2; %%%%%搜索的最大区间x，y（-4,4） XMAX=4; YMAX=4; %%%%%%%%%%第一步%%%%%%%%给定冷却参数表%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% MarkovLength=1000; %// 马可夫链长度 DecayScale=0.95; %// 衰减参数 StepFactor =0.02; %// 步长因子 Temperature=100; %// 初始温度 Tolerance =1e-8; %// 容差 AcceptPoints = 0.0; %// Metropolis过程中总接受点 %%%%%%%%第二步%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%随机选择一个初始模型(PreBextX,PreBextY)（BextX,BextY） PreX=-XMAX*rand; PreY=-YMAX*rand; PreBestX=PreX; PreBestY=PreY; %%%%计算初始目标函数值 PreObj=ObjectFunction(PreBestX,PreBestY); %%%%%%%%%%%%进行一下微小的扰动，生成一个模型%%%%%%%%%%%% PreX = -XMAX * rand ; PreY = -YMAX * rand; BestX = PreX; BestY = PreY; %%%%%计算扰动模型的目标函数值 BestObj=ObjectFunction(BestX,BestY); %%%%%计算增量值的绝对值，并进入迭代退火，引入判断条件%% mm=abs(BestObj-PreObj); %// 每迭代一次退火一次(降温), 直到满足迭代条件为止 sum=0; while mm>Tolerance %%%没有满足条件，降一次温度,即退火一次， Temperature=DecayScale*Temperature; AcceptPoints = 0.0; %记录迭代的次数,有多少个点被接受 %%%每一个温度值T都要迭代马可夫链的长度(即MARKOV链长度)次 %%%重复一定次数的扰动和接受过程 for i=1:MarkovLength %%%%%%（1) 在此点附近随机选下一点，产生扰动，再次建立新的模型 p=0; while p==0 NextX = PreX + StepFactor*XMAX*(rand-0.5); NextY = PreY + StepFactor*YMAX*(rand-0.5); if p== (~(NextX >= -XMAX && NextX <= XMAX && NextY >= -YMAX && NextY <= YMAX)) p=1; end end %%%%%满足条件的新值NextX，NextY. %%%%%%%%(2)判断条件是否全局最优解 A>B 如满足这个条件，说明值NextX，NextY是新解. if (ObjectFunction(BestX,BestY) > ObjectFunction(NextX,NextY)) %%%%%%保留上一个最优解 PreBestX =BestX; PreBestY = BestY; %%%%%%%此为新的最优解 BestX=NextX; BestY=NextY; end %%%%%%%%（3) Metropolis过程 即满足条件时 1000次迭代中，这次迭代值被接受 %%%%%%%% （NextX，NextY）这组值被接受 并作为下次迭代的初值 if( ObjectFunction(PreX,PreY) - ObjectFunction(NextX,NextY) > 0 ) %%%%%%%%% 满足条件，接受 PreX=NextX; PreY=NextY; AcceptPoints=AcceptPoints+1; else %%%%%%%%%%%% 如果不满足条件，按概率p=exp(-dE/T)进行接受 changer = -1 * ( ObjectFunction(NextX,NextY) - ObjectFunction(PreX,PreY) ) / Temperature ; rnd=rand; p1=exp(changer); double (p1); if p1 > rand PreX=NextX; PreY=NextY; %BestX=NextX; %BestY=NextY; AcceptPoints=AcceptPoints+1; end end %%%%%%%%% 不接受, 保存原解 ，在某一个温度下，所进行的1000次for循环结束。 end %%%%%%%%% 判断某个温度下，所求解的一组（NextX，NextY）是否满足条件，如果满足 while循环结束 mm=abs( ObjectFunction( BestX,BestY)-ObjectFunction (PreBestX, PreBestY)); sum=sum+1; end BestX BestY ma=ObjectFunction(BestX,BestY) Temperature sum