文档介绍：论文作者签名:缈论文作者签名:二圣塑之垒/、≮。■厂;尹弋弧鄯伞⑦杆蝈魑模摇体际摹邛驹一日期:力痜夕汐日期:训,,.学位论文创新性声明学位论文使用授权的说明飘∞ǎ本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。学校享有以任何方法发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为西安石油大学。·注:如本论文涉密,请在使用授权的说明中指出饷苣晗薜。导师签名:《、
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邓志安┟—挈豫驴箬淼丝也孙洁┟绝鑫摘要论文题目:专业:硕士生:指导教师:子北油田毛家河油区地面集输管网优化设计油气集输管网拓扑优化问题是一个难问题。采用传统的优化算法很难取得全局最优解,并且集输管网的形态是多种多样的,这就要求我们根据优化问题的实际情况选择合适的管网模型。本文针对以上两个方面即管网模型的建立和管网模型求解算法展开了详细的研究:推涔芡S玫娜帜P头直鹗嵌嗉缎切瓮虺芃、∩辖辛烁慕丛谧畹图兜墓芡有翁喜徊捎眯亲戳而采用树枝状连接。基于这个改进建立了改进的涔芡呕P汀8媚P是一个多目标的约束非线性混合规划问题。员疚慕⒌幕诟慕腗管网优化数学模型进行求解,传统算法是无能为力的,需要采用启发式的算法进行求解。遗传算法是在模仿自然界生物进化机制的基础上发展起来的随机全局搜索和优化方法。遗传算法的本质是一种高效、并行、全局搜索方法。算法是一种求最短路的算法,我们可以用该算法求得基于某点的最短树形图。本文采用遗传算法与算法结合的混合算法,将问题划分为布局层和分配层两层。在布局层,采用遗传算法搜索整个布局区域,在分配层,采用算法进行求解。通过这种方法,整个布局区域能够被有效地搜索,避免了分级优化法中因操作者给定站的初始位值不同对优化结果造成的不利影响,而且在分配层不只是简单地将各站所辖井用单独管线与站相连接,而是采用算法生成以站为根的最短路即最短树形图。这样通过优化计算就得到了改进的涔芡肌本文采用编程的方法在计算机上实现了基于混合遗传算法的油气集输拓扑优化设计。本文针对毛家河油区的特点编制相应的数据库,对各级站的位置、连接方式进行了运算,得到了各增压点所辖井数和井号,还得到了改进的芡萂管网产量长度缩短%的结论,最后给出了合理的优化方案。关键词:集输管网优化设计混合遗传算法改进的芡论文类型:应用研究.
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录目第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本文研究的目的和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章最优化理论概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..最优化问题概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..智能优化算法综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...糯惴ǖ牟敕⒄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.油田地面管网拓扑优化设计研究简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.遗传算法在优化设计中的应用研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..糯惴ê⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..树状管网拓扑优化数学模型的建立⋯⋯⋯