최근 몇 년간 중국의 석유 수요가 지속적으로 증가하면서 유전 개발의 난이도가 높아졌고, 효율적인 유전 최적화 채굴 방안을 찾는 것이 매우 중요해졌습니다. 유전 최적화 채굴의 핵심 단계인 우물 위치 최적화는 대부분 기존 방법들이 처음부터 최적화를 수행해야 하여 최적화 효율이 낮았습니다. 최적화 효율을 향상시키기 위해 이전 우물 위치 최적화 작업의 경험을 학습하여 현재 작업에 효과적인 탐색 방향을 제공하는 전이 최적화 방법을 우물 위치 최적화 문제에 적용하였습니다. 잡음 제거 오토인코더, 커널 오토인코더 및 아핀 변환의 세 가지 도메인 적응 방법을 융합하였고, 선형 회귀를 사용하여 소스 작업과 대상 작업 간의 선형 상관관계를 정량화하여 도메인 적응 방법 선택의 근거로 삼았습니다. 두 개의 유전 예제를 대상으로 실험한 결과, 이 융합 도메인 적응 방법이 차분 진화 알고리즘의 탐색 성능을 크게 향상시켜 한정된 계산 자원 내에서 더 우수한 우물 위치 최적화 방안을 얻을 수 있음을 보여주었습니다.

우물 위치 최적화;도메인 적응;진화 알고리즘;선형 회귀