【摘 要】
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这项研究试图研究一种鲁棒的方法,通过应用迁移学习方法来解决生产优化和历史匹配中存在的动态优化问题。此外,这项研究着重于为单目标和多目标寻找合适的迁移方法。总共选择了两种复杂的计算机仿真模型进行研究。包括来自CEC 2018动态优化基准功能的四个基准数学问题。在一个新颖的迁移学习框架上测试了四个基准函数以及一个油藏注水模型,并将其纳入了 3个著名的进化算法中。即NSGA-2,MOPSO,MOEA/D
【基金项目】
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the National Natural Science Foundation of China under Grant 51722406,61573018 and 51874335； the Shandong Provincial Natural Science Foundation under Grant JQ201808；
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这项研究试图研究一种鲁棒的方法,通过应用迁移学习方法来解决生产优化和历史匹配中存在的动态优化问题。此外,这项研究着重于为单目标和多目标寻找合适的迁移方法。总共选择了两种复杂的计算机仿真模型进行研究。包括来自CEC 2018动态优化基准功能的四个基准数学问题。在一个新颖的迁移学习框架上测试了四个基准函数以及一个油藏注水模型,并将其纳入了 3个著名的进化算法中。即NSGA-2,MOPSO,MOEA/D。另一种新颖的算法CTDRV用于测试历史匹配模型。为了实现目标,对所有功能和模型进行了一些具有挑战性的测试。并且根据结果,部分地达到了研究目的。换句话说,发现两个不同的传输框架对上述每个动态问题均有效,但对两者均无效。
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