油藏生产优化的目标是找到每口井的最优调控方案，以使净现值（NPV）或累积产油量最大化。目前已经提出了各种优化方法来解决生产优化问题。代理辅助进化算法由于在减少计算资源方面的出色表现而受到越来越多的关注。然而，当处理高维优化问题时，代理模型需要大量的运算，并且由于“维数灾难”难以构建高精度代理模型。本文提出了一种基于代理辅助进化算法和降维算法的新框架，以最大化项目周期生产优化中的净现值。为了利用低维代理模型的优势，将萨蒙映射应用于将高维决策变量映射到低维。然后，搜索可以集中在由代理模型引导的局部区域上。两个例子的优化结果表明，与经典进化算法和不同的流行降维方法相比，该方法具有很好的性能。

基于 LCB 动态加点策略的代理模型优化过程示意图

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.petrol.2019.106633