【摘 要】
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由于现有钻井参数优化方法求解时效率低、精度受限，提出了基于斐波那契数列的自适应量子遗传算法。利用斐波那契数列来实现非线性自适应的量子旋转门更新策略，将负指数运算转化
【机 构】
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陕西省钻机控制重点实验室西安石油大学
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由于现有钻井参数优化方法求解时效率低、精度受限，提出了基于斐波那契数列的自适应量子遗传算法。利用斐波那契数列来实现非线性自适应的量子旋转门更新策略，将负指数运算转化为简单的除法运算，将算法的时间复杂度由O（cx）降低为O（1）；在搜索过程中，考虑到相邻2代的目标函数适应度相对变化，将变化率引入计算方法，实现自适应地调节量子旋转门转角步长。实例计算表明，提高转速或钻压都能降低单位钻井成本，不同的转速和钻压配合可以获得最佳的经济效益，新算法具有收敛速度快、效率高的优点。
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