title: Evaluation of seismic wave velocity by the genetic algorithm
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Телегин Александр Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Султангалеев Руслан Робертович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sultangaleev Ruslan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Троян Владимир Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Troian Vladimir Nikolаevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:59Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 016971
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11678
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе представлены результаты оценивания углового коэффициента распространения упругой волны в неоднородной среде. Для оценки параметра используется генетический алгоритм. Генетический алгоритм - это способ решения глобальных нелинейных задач оптимизации. В основе лежит использование эволюционных принципов для поиска оптимального решения. По аналогии с эволюционными процессами в природе, генетический алгоритм производит отбор наилучших моделей. Поисковый механизм не следует определенному набору правил, то есть  используется случайный поиск, однако это приводит к оптимальному результату. Конечные результаты, после применения алгоритма, очень точные. Можно смело утверждать, что алгоритм произвел отличную оценку параметра сейсмической волны.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: A Genetic algorithm (GA) is very important method for the solution of non-linear problems. The basic steps in GA are: coding, selection, crossover, mutation and choice. Coding is a way of representing data in binary notation. The algorithm must determine the fitness of the individual models. This means that the binary information is decoded into the physical model parameters and the forward problem is solved. The resulting synthetic data is estimated, then compared with the actual observed data using the specific fitness criteria. The selection of pairs of the individual models for the reproduction is based on their fitness values. Models with the higher fitness values are more likely to get the selection than models with low fitness values. A crossover caused the exchange of some information between the paired models thereby generating new models. The mutation is a random change of binary state. The condition of the procedure of mutation: if a value obtained by a random number generator is less than a certain threshold value, the mutation procedure is performed. The last basic step in GA is choice. We choose from each pairs a model, which has the less fitness function. Then we produce the procedures: the crossover, the mutation and the choice. This procedure is continued until we obtain the optimal model. We have used the GA for the estimation of the velocity for the gradient layer. The synthetic seismogram was calculated by the finite-difference method. The obtained results showed higher effectiveness GA for the velocity estimation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генетический алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: синтетическая сейсмограмма
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: отношение сигнал/помеха
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: целевая функция
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the genetic algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the synthetic seismogram
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the finite-difference method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Evaluation of seismic wave velocity by the genetic algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Определение скорости сейсмических волн методом генетического алгоритма
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Magisterskaya_rabota.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11678/1/Magisterskaya_rabota.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 768,94 kB
resources.filename: reviewSV_Sultangaleev_RR_mag_rec_1.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11678/2/reviewSV_Sultangaleev_RR_mag_rec_1.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 14,45 kB
resources.filename: reviewSV_stt02584_Telegin_Aleksandr_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11678/4/reviewSV_stt02584_Telegin_Aleksandr_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 7,92 kB
resources.filename: reviewSV_st002646_Troyan_Vladimir_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11678/5/reviewSV_st002646_Troyan_Vladimir_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,22 kB