改进的小生境遗传算法在油藏评价中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 小生境遗传算法发展概述 | 第8-11页 |
| 1.2.1 国内外发展概况 | 第8-10页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容及结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 多目标优化遗传算法 | 第13-27页 |
| 2.1 多目标优化问题 | 第13-18页 |
| 2.1.1 多目标优化基本概念 | 第13-14页 |
| 2.1.2 多目标优化问题的数学描述 | 第14-15页 |
| 2.1.3 多目标优化处理方式 | 第15-18页 |
| 2.2 遗传算法数学理论 | 第18-21页 |
| 2.2.1 模式定理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 积木块假设 | 第20页 |
| 2.2.3 欺骗问题 | 第20-21页 |
| 2.3 基本遗传算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 遗传算法基本思想 | 第22-23页 |
| 2.3.2 遗传算法的适应度函数 | 第23页 |
| 2.3.3 遗传算法基本操作 | 第23-26页 |
| 2.3.4 多目标优化与遗传算法 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 小生境遗传算法的改进 | 第27-35页 |
| 3.1 改进的小生境遗传算法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 算法的基本思想 | 第27-28页 |
| 3.1.2 算法的编码方式 | 第28页 |
| 3.1.3 算法的网络结构 | 第28-29页 |
| 3.1.4 竞争学习模型 | 第29-30页 |
| 3.2 算法的实现 | 第30-33页 |
| 3.2.1 算法的实现步骤 | 第30-32页 |
| 3.2.2 算法的实现技术 | 第32-33页 |
| 3.3 改进的小生境遗传算法与传统算法比较 | 第33-34页 |
| 3.3.1 算法的参数设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 遗传基因的有效隔离 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进的小生境遗传算法性能测试 | 第35-46页 |
| 4.1 算法测试参数设置 | 第35页 |
| 4.2 实验测试函数 | 第35-39页 |
| 4.2.1 Sphere函数 | 第36-37页 |
| 4.2.2 Rosenbrock函数 | 第37-38页 |
| 4.2.3 Ackley函数 | 第38-39页 |
| 4.3 算法性能分析 | 第39-45页 |
| 4.3.1 收敛性分析 | 第40-42页 |
| 4.3.2 多样性分析 | 第42-43页 |
| 4.3.3 误差分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 算法在油藏评价中的应用 | 第46-56页 |
| 5.1 油藏评价概述 | 第46-48页 |
| 5.1.1 油藏开发简介 | 第46-47页 |
| 5.1.2 油藏评价的基本方法 | 第47-48页 |
| 5.2 算法在油藏评价中的应用 | 第48-50页 |
| 5.2.1 布井优化方法的描述 | 第48-49页 |
| 5.2.2 改进的小生境遗传算法的应用步骤 | 第49-50页 |
| 5.3 算法实现及仿真实验及数据分析 | 第50-55页 |
| 5.3.1 算法的具体实现过程 | 第50-53页 |
| 5.3.2 测试实验结果分析 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
