油田开发需要在考虑成本的前提下实现经济效益的最大化。由于油藏具有强非均质性,开发过程存在着层间矛盾、平面矛盾、层内矛盾等问题,为了克服这些问题,需要构建精确的地质模型、设计最佳的注采开发方案,使得波及效率最大化,实现均衡驱替。而精确地质模型的获取则需要对油藏区块进行历史拟合,为了使结果更加可靠,历史拟合除应包含有多种拟合指标外,还需保证拟合模型与先验模型差异最小化,因此油藏历史拟合是一种典型的多目标问题,适合利用多目标优化方法对该问题进行优化计算。在获得地质模型后需要对油藏进行生产优化,一般来说油藏生产优化存在着多种需求,不同需求所对应的目标函数也应有所区别,所以油藏生产优化也是一种典型的多目标问题。因此,本文利用多目标优化理论开展了关于多目标历史拟合与生产优化的相关研究。首先,论文通过调研对比了多种多目标问题优化算法,如NSGAⅡ,MOPSO以及MOWCA算法等,在此基础上提出了一种能够自动控制种群数的多目标智能水循环算法,该算法具有资源利用率高,优化速度快的特点,能够满足油田开发需求。其次,在优选出性能优良的优化算法后,本文将该算法与历史拟合相结合形成了多目标历史拟合方法。与单目标历史拟合方法不同,该方法不人为设定权重系数,拟合结果不受人为主观影响,所得模型集合尽可能多的包含了所有权重系数组合情况,使得拟合结果更加精确可靠。最后,本文将多目标优化算法与生产优化相结合,形成了两种不同类型的多目标注采优化方法。第一种是,考虑单一模型,根据油藏不同区域开发目标不同的特点进行多目标分区优化,实现油藏多个区域全部到达最优的目的。第二种是,考虑多个模型,对历史拟合结果进行不确定性区间优化,从而能够进一步降低整个油藏开发过程的不确定性。本文除了利用理论模型对所提方法进行实例验证外,还利用X油田实际生产数据对多目标历史拟合与分区优化方法进行了相关验证,结果表明所提出的新型的多目标历史拟合方法能够有效的降低拟合不确定性、提高结果可靠性,多目标分区优化方法能够达到不同区域分别实现各自优化需求的目的。