一种新型混合优化算法及其在优化油田开发中的应用
| 1.绪论 | 第1-18页 |
| ·研究目的及意义 | 第6-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·本文研究的技术路线及技术关键 | 第15-16页 |
| ·研究思路及技术路线 | 第15-16页 |
| ·技术关键 | 第16页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 2.混合优化算法基本数学理论及数学模型的建立 | 第18-59页 |
| ·引言 | 第18-22页 |
| ·基于整体优化问题的搜索技术 | 第18-19页 |
| ·生物进化与进化计算 | 第19-21页 |
| ·进化算法的基本特点 | 第21-22页 |
| ·遗传算法 | 第22-47页 |
| ·遗传算法简介 | 第22-27页 |
| ·遗传算法的基本数学理论 | 第27-41页 |
| ·模式定理(Schema Theorem) | 第41-47页 |
| ·遗传算法的改进策略及混合优化算法的生成 | 第47-59页 |
| ·遗传算法的局限性及改进原因 | 第47页 |
| ·遗传算法的改进策略及现状 | 第47-50页 |
| ·基于适应值共享机制的小生境技术 | 第50-54页 |
| ·单纯形局部搜索法 | 第54-59页 |
| 3.混合优化算法软件的研制 | 第59-71页 |
| ·遗传编程的几个主要问题 | 第59-60页 |
| ·种群规模 | 第59页 |
| ·种群初始化 | 第59页 |
| ·控制参数及选择 | 第59-60页 |
| ·终止循环的条件 | 第60页 |
| ·混合优化算法的程序流程 | 第60-65页 |
| ·标准遗传算法流程 | 第60-61页 |
| ·小生境运算流程 | 第61页 |
| ·单纯形搜索法运算步骤 | 第61-62页 |
| ·混合优化算法流程图 | 第62-65页 |
| ·混合优化算法的程序实现 | 第65-71页 |
| ·混合优化算法程序设计的基本思想 | 第65页 |
| ·混合优化算法程序的编制 | 第65-71页 |
| 4.混合优化算法的性能测试 | 第71-81页 |
| ·F11函数 | 第71-74页 |
| ·混合优化算法与标准遗传算法性能测试对比研究 | 第74-77页 |
| ·De Jong函数F2 | 第77-79页 |
| ·Schaffer2函数F7 | 第79-81页 |
| 5.混合优化算法的敏感性研究 | 第81-93页 |
| ·种群规模 | 第81-84页 |
| ·多样性测度 | 第84-88页 |
| ·单纯形的破坏作用 | 第88-91页 |
| ·交叉概率p_c和变异概率p_m | 第91页 |
| ·其它敏感性探讨 | 第91-93页 |
| 6.混合优化算法在优化油田开发中的应用 | 第93-117页 |
| ·问题的提出 | 第93页 |
| ·油藏模拟模型的建立 | 第93-95页 |
| ·利用混合优化算法实现油井位置优化 | 第95-101页 |
| ·数学模型的建立 | 第95-97页 |
| ·计算流程 | 第97-98页 |
| ·优化结果 | 第98-101页 |
| ·利用混合优化算法实现合理井数的确定 | 第101-105页 |
| ·数学模型的建立 | 第102页 |
| ·参数设置 | 第102-103页 |
| ·优化结果 | 第103-105页 |
| ·敏感性分析 | 第105-117页 |
| 7.结论及建议 | 第117-121页 |
| ·结论 | 第117-119页 |
| ·建议 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 附录 混合优化算法的部分程序代码 | 第122-131页 |
| 参考文献 | 第131-137页 |
