基于多策略改进灰狼算法的测井仪器遇卡预测

来源：计算机技术与发展杂志2024年第12期北京时间：

作者：高雅田;李英楠

摘要：针对测井作业中遇卡现象预测难度大、预测准确率低的问题,以及灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)存在种群多样性不足、易陷入局部最优的缺陷,该文提出了一种基于多策略改进的灰狼优化算法( Improved Grey Wolf Optimizer,IGWO)结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行仪器遇卡分析。 利用佳点集理论初始化提高种群多样性,引入自适应调整机制与差分进化算法(Differential Evolution,DE)的交叉变异的处理机制以及混沌干扰避免局部最优问题。 同时,在种群迭代过程中加入贪婪策略指导个体的选择更新,从而加速收敛。 将 IGWO 算法与其他 5 种群体智能优化算法在 4 种测试函数上进行实验,并将其应用到测井遇卡预测问题中,实验结果表明,通过 IGWO 算法对模型参数进行调优,有效提升了算法的寻优能力和全局搜索能力。 优化后的模型在测试集上的平均交叉验证准确率为 86. 26% ,其中,几何遇卡的 MAE 为 0. 1,RMSE 为 0. 316 2;力学遇卡的 MAE 为 0. 05,RMSE 为 0. 223 6。 整体上,模型表现出较高的准确率和较小的误差,具有较强的预测能力,为解决测井作业中的遇卡问题提供了有效的解决方案。

关键词：遇卡分析;支持向量机;灰狼优化算法;多策略;佳点集;差分进化算法;混沌干扰