Um Algoritmo Colônia de Formigas Aplicado à Inversão de Dados Geofísicos
método híbrido, otimização por colônia de formigas, método de inversão
linearizada, sondagem elétrica vertical, dados de resistividade, modelo de prismas, dados
gravimétricos.
A inversão não linear de dados geofísicos utiliza métodos de otimização global e local.
Ambos os tipos de algoritmo possuem tanto vantagens quanto desvantagens quando uti-
lizados isoladamente. Métodos de escopo local tendem a apresentar altas velocidades de
convergência e costumam gerar resultados bastante precisos, porém são altamente sensíveis
ao modelo inicial, aprisionando-se, facilmente, em ótimos locais mais próximos do ponto
de partida. Já os métodos de escopo global possuem a capacidade de escapar de ótimos
locais; em contrapartida, costumam apresentar elevado custo computacional e baixa preci-
são, quando comparados aos métodos de escopo local. Com o m de superar tais atributos
negativos e explorar ao máximo os positivos, propomos um método híbrido de otimização
desenvolvido como produto da combinação dos métodos Colônia de Formigas (busca global)
e de inversão linearizada (busca local) para (1) a geração de modelos de múltiplas camadas
a partir de dados 1-D de sondagem elétrica vertical; e para (2) a geração de modelos de
prismas a partir de dados 2-D gravimétricos. Dentre as diversas variantes da família de
métodos Colônia de Formigas, o ACOR é um dos mais populares e mais robustos, sendo o
escolhido para ser abordado nesse estudo