首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--一般性问题论文--理论、方法论文--算法理论论文

基于蚁群—粒子群算法的油田注水系统运行优化研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
创新点摘要第7-10页
前言第10-13页
 一、油田注水系统运行优化国内外研究现状第10-11页
 二、现代智能算法概述第11-12页
 三、论文主要内容第12-13页
第一章 油田注水系统及其计算机仿真第13-19页
   ·油田注水系统基本组成第13-14页
   ·油田注水系统的计算机仿真第14-19页
     ·油田注水系统的静态仿真第14-15页
     ·油田注水系统的动态仿真第15-19页
第二章 蚁群算法第19-24页
   ·蚁群算法简介第19-20页
   ·蚁群算法描述第20-23页
     ·背包问题的蚁群算法新描述第20-22页
     ·算法参数分析第22-23页
   ·蚁群算法应用第23-24页
第三章 改进粒子群算法第24-34页
   ·粒子群算法简介第24-25页
   ·标准粒子群算法描述第25-26页
   ·标准粒子群改进方法第26-30页
     ·局部求精改进第26-27页
     ·速度变异改进第27-28页
     ·学习因子改进第28-29页
     ·惯性权重改进第29-30页
     ·最优最差粒子改进第30页
   ·改进粒子群算法描述第30-31页
   ·带约束条件的改进粒子群算法第31-34页
     ·算法描述第31-32页
     ·计算实例第32-34页
第四章 油田注水系统优化到泵站方法研究第34-42页
   ·优化到泵站数学模型的建立第34-35页
   ·模型约束条件的处理第35-36页
   ·应用蚁群-粒子群算法进行模型求解第36-40页
     ·改进蚁群-粒子群优化到泵站算法第36-39页
     ·分组蚁群-粒子群优化到泵站算法第39-40页
   ·优化到泵站实例计算第40-42页
第五章 油田注水系统运行优化方法研究第42-49页
   ·优化到泵数学模型的建立第42-43页
   ·模型约束条件的处理第43-44页
   ·应用蚁群-粒子群算法进行模型求解第44-47页
     ·改进蚁群-粒子群运行优化算法第44-45页
     ·分组蚁群-粒子群运行优化算法第45-47页
   ·优化到泵实例计算第47-49页
结论与展望第49-51页
参考文献第51-54页
发表文章目录第54-55页
致谢第55-57页
详细摘要第57-61页

论文共61页,点击 下载论文
上一篇:基于FNN的非线性形变植物叶片病斑识别与特征计算技术研究
下一篇:基于ArcGIS Engine的石油工程师平台的设计与研究