开发油气田时油藏工程师的主要任务之一是确定油气田的布井方案以及评估不同方案投入实施时的赢利情况，并从中选出最佳方案。合理的布井方案要求在保证油气田经济效益的前提下，采用井数最少的井网，并最大限度地控制地下储量。在经济和自然条件允许的情况下，应尽可能在油气藏有限寿命期内采出更多的油、气，以获取最大经济效益，因此在布井方面要确定合理的生产井数以及布井方式、位置。这是涉及油气田基本建设的最中心问题，也是涉及油气田今后生产效果的根本问题。 对油、气、水井位置的优化非常复杂，依赖于油藏和流体特征，驱动方式，井和地面设备的规格，以及各类经济参数，因此这是一个多决策变量问题，所提出的每一种方案都跟一整套决策变量有关。显然，对这些变量值的选择与组合就是一个最优化问题。常规优化技术由于不能很好地处理这种多变量优化问题及目标函数可能不连续、不可微的情况而不被采用，而通常所采用的规则井网布井方式又缺乏灵活性、风险性较大，常常使油田不能获得最大经济效益。 针对这一问题，本文提出了一种新型优化技术，该技术是基于标准遗传算法、基于适应值共享机制的小生境运算，以及单纯形局部搜索法的一种混合优化算法。该算法最大的优势在于对函数性态无要求，能够处理的变量数目多，收敛速度快、精度高，尤其适用于大规模搜索的整体优化问题。本文将该方法应用于优化油田开发当中，以使油田获得最大累积产量为目标对油井位置进行了优化：同时以使油田获得最高经济效益(净现值)为目标优化了油井数量及其对应位置，取得了一定成果，并为今后油藏工程师在布井方案的优化以及如何提高经济效益的问题上提供了一种新的思路及方法。