1.一种权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，设置要搜索计算的每一个地质断层参数的上限和下限，然后在上限和下限的范围内，随机生成n组地质断层参数，以形成种群；

步骤2，计算出所述n组地质断层参数中每一组地质断层参数的整体适应度；

步骤3，确定种群在本次迭代时的当前全局最优断层参数；

步骤4，计算每一组地质断层参数的整体惯性权值，包括：根据每一组地质断层参数与当前全局最优断层参数的相似度，将所述的n组地质断层参数分成三类，继而确定相似度-迭代惯性权值；根据本次迭代、上次迭代的全局最优位置的整体适应度，以及本次迭代中所有组地质断层参数的整体适应度的平均值，确定进化速度-聚集度动态惯性权值；

利用所述的相似度-迭代惯性权值、进化速度-聚集度动态惯性权值确定所述的整体惯性权值；

步骤5，利用整体惯性权值，对每一组地质断层参数的速度和位置进行更新；

步骤6，根据目标函数判断是否满足迭代的终止条件，如满足则输出最优的一组地质断层参数，否则继续进行迭代，直至达到最大迭代次数。

2.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，所述的n组地质断层参数中，每一组地质断层参数包括：断层的长度、宽度、深度、走向、倾向、走滑量、倾滑量和张裂量。

3.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，步骤2中所述的地质断层参数的整体适应度的计算公式为：上式中，ui(P)表示地表监测站点的实际监测值，ui(O)表示一组地质断层参数根据Okada位错模型计算得到的模拟值，m为地表监测站点的个数。

4.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，步骤3所述的确定种群在本次迭代时的当前全局最优断层参数，包括：步骤3.1，对于n组地质断层参数，计算每一组断层参数的整体适应度，整体适应度最小的一组地质断层参数记为当前断层参数的最优位置；

步骤3.2，通过步骤4、步骤5对每一组断层参数进行位置和速度的更新，计算更新后每一组断层参数的整体适应度，然后通过步骤6判断是否满足迭代的终止条件，如满足，则所述更新后的每一组断层参数中，整体适应度最小的一组断层参数即为当前全局最优断层参数。

5.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，步骤4所述的根据每一组地质断层参数与当前全局最优断层参数的相似度，将所述的n组地质断层参数分成三类，继而确定相似度-迭代惯性权值，包括：步骤4.1，相似度计算，公式为：

上式中，i表示一组地质断层参数，j表示当前全局最优断层参数，d(i,j)表示i与j的空间距离，smax为距离最大值，dmin和dmax.是固定常数；

步骤4.2，确定相似度-迭代惯性权值

当s(i,j)＝0时，则相似度-迭代惯性权值ωii的取值为最大权重ωmax；

当s(i,j)＝1时，则相似度-迭代惯性权值ωii的取值为最小权重ωmin；

当s(i,j)在0和1之间时，相似度-迭代惯性权值ωii的计算公式为：其中：

ω＝ωmax-s(i,j)(ωmax-ωmin)

上式中，tmax为最大迭代次数，t为当前迭代次数。

进一步地，所述的根据本次迭代、上次迭代的全局最优位置的整体适应度，以及本次迭代中每一组地质断层参数的整体适应度的平均值，确定进化速度-聚集度动态惯性权值，包括：步骤4.3，进化速度-聚集度动态惯性权值ω00的计算公式为：ω00＝ωini-h×ωh+s×ωs

其中，ωini为惯性权值的初始值，ωh和ωs为调节参数，h和s的计算公式如下：上式中， 为上次迭代的全局最优位置的整体适应度， 为本次迭代的全局最优位置的整体适应度， 为本次迭代中所有组地质断层参数的整体适应度的平均值。

6.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，所述的整体惯性权值ωi的计算公式为：ωi＝λ×ω00+(1-λ)×ωii

其中，λ∈[0,1]。

7.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，步骤5所述的对每一组地质断层参数的速度和位置进行更新的公式为：其中， 和 分别为第i组地质断层参数在第k次迭代中第d维的速度和位置， 为第i组断层参数在k次迭代过程中d维的最优位置， 为种群在k次迭代过程中d维的最优位置，d＝1,2…D，D为维度数量；c1、c2为[0,1]之间均匀分布的随机数。

8.如权利要求1所述的权重动态调整的地质断层参数粒子群搜索算法，其特征在于，步骤6所述的目标函数为：上式中，Fitnessi为当前次迭代的第i组地质断层参数的整体适应度。