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油田管网的拓扑模型优化是一个复杂的非线性优化问题,根据模型特点可分解为两个分别包含连续变量与离散变量的优化问题。使用遗传算法求解问题,将模型中的连续变量进行编码,形成个体,使用K-means算法更新个体并计算适应度。通过实例计算,验证了算法的收敛性与稳定性,与结合分枝定界法的遗传算法进行对比,K-means算法提高了遗传算法的收敛速度。