简介：复杂地球物理的数据的倒置总是解决多参数，非线性、多模式的优化问题。寻找最佳的倒置答案类似于当寻找食物时，在象鸟和蚂蚁那样的群观察的社会行为。在这篇文章，首先，粒子群优化算法详细被描述，并且蚂蚁殖民地算法改善了。然后，方法被用于地球物理的倒置问题的三种不同类型：(1)对噪音敏感的一个线性问题，(2)线性、非线性的问题的同步倒置，并且(3)一个非线性的问题。结果验证他们的可行性和效率。与常规基因算法相比并且退火模仿，他们有更高的集中速度和精确性的优点。与伪相比--牛顿方法和Levenberg-Marquardt方法，他们与克服局部地最佳的答案的能力更好工作。
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