最优化测井解释的遗传算法实现

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遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法 ,它适合于求解非线性优化问题 ,近年来已经在复杂函数的优化求解、结构优化设计、自适应控制、系统控制、模式识别等领域取得成功应用。文章将遗传算法引入测井最优化解释中 ,实现了用遗传算法进行最优化测井解释 ,充分利用遗传算法的全局寻优特点 ,研究多参数、非线性最优化测井数据处理问题 ;同时在充分讨论常规遗传算法原理的基础上 ,针对常规时齐遗传算法的强不收敛性 ,引入了非时齐遗传算法 ,从结合整体模拟退火算法、引入动态记忆窗解决成熟前收敛问题两方面对常规遗传算法作了改进 ,经正演模型模拟运算和实际测井资料的解释结果表明 ,经改进后的遗传算法更易于收敛 ,可以较好地研究多参数、非线性最优化测井资料解释。
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