S.E.V y Optimización Global: una visión diferente de los modelos equivalentes en geofísica aplicada

Resumen

El problema inverso asociado a los Sondeos Eléctricos Verticales es un problema mal planteado en el sentido de que pequeñas perturbaciones en las observaciones de campo (errores de medida) se propagan hacia la solución del problema modificándola de modo importante. La interpretación tradicional del problema inverso como problema de estimación de parámetros, pretende encontrar un único modelo. No obstante, muchos más modelos –conocidos como soluciones equivalentes- producen ajustes igualmente razonables de las medidas. Los métodos de optimización local, proporcionan estimaciones inestables que, probablemente, estén alejadas del mínimo global. Los métodos de optimización global son estrategias probabilísticas capaces de explorar completamente el espacio de modelos y de hallar, al menos de modo asintótico, el mínimo global del problema. Han sido programadas, utilizadas y presentadas dos de estas técnicas: simulated annealing (S.A) y algoritmos genéticos (A.G). Las dos son muy importantes en el denominado concepto bayesiano del problema inverso, mucho más adecuado en un marco ingenieril orientado a la toma de decisiones. En el marco bayesiano, el objetivo es determinar la distribución a posteriori de probabilidades de la solución, dadas las observaciones y la información a priori externa. Más que las capacidades de convergencia de estos algoritmos, interesa el hecho de que, bajo ciertas circunstancias, proporcionan la muestra estadística necesaria para estimar la citada función a posteriori. En este artículo se aportan justificaciones al uso de los A.G con este propósito, tanto a través de razonamientos sintéticos como utilizando un caso práctico relacionado con un problema de intrusión salina en Murcia (España).