基于粒子群算法的钻进参数多目标优化

为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。