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传统经典断层识别实战(二)——方差体和蚂蚁追踪(附软件)
一是在参数配置中，可以选择主动或被动。一般识别大断层用被动，小断层用主动。还可以先做主动，然后再叠加被动。这样就可以去掉很多无效识别结果。二是过滤不追踪的信号。其中的圈代表断层的方位，dip是倾角，azimuth是方位。
二是一是人工观察。一般拿到的是三维地震剖面。所以要人工进行切片为二维剖面，方面后面的断层识别。三是使用软件工具进行断层识别。现在比较好用的就是petrel软件，通过蚂蚁追踪，可以自动识别断层并在三维体中标识出来。
蚁群算法的相关研究
多年来世界各地研究工作者对蚁群算法进行了精心研究和应用开发，该算法现已被大量应用于数据分析、机器人协作问题求解、电力、通信、水利、采矿、化工、建筑、交通等领域。
蚁群算法主要应用在哪些方面：二次分配问题、旅行商问题、图着色问题、车辆调度问题。蚁群算法 蚁群算法(ant colony optimization，ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。
蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。
群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法和粒子群优化算法。蚁群算法是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟，已成功应用于许多离散优化问题。
难学。一些超级难的算法有遗传算法，蚁群算法。蚁群算法基本原理：在自然界中，生物群体所表现出的智能得到越来越多的关注，许多的群智能优化算法都是通过对群体智能的模拟而实现的。
群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。 群智能理论研究领域主要有两种算法：蚁群算法和粒子群算法。
蚁群算法及其应用实例
1、m过小，可能导致一些从未搜索过的路径信息素浓度减小为0，导致过早收敛，解的全局最优性降低 总信息量Q对算法性能的影响有赖于αβρ的选取，以及算法模型的选择。
2、蚁群算法主要应用在哪些方面：二次分配问题、旅行商问题、图着色问题、车辆调度问题。蚁群算法 蚁群算法(ant colony optimization，ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。
3、蚁群算法(Ant Clony Optimization，ACO)是一种群智能算法，它是由一群无智能或有轻微智能的个体（Agent）通过相互协作而表现出智能行为，从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。
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