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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

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