基于强化学习的并行自动历史匹配算法
机器学习
2022-12-26 v2 人工智能
摘要
将历史匹配问题从最小二乘数学优化问题重构为马尔可夫决策过程，引入了一种可利用强化学习求解该问题的方法。该方法提供了一种机制，使人工深度神经网络智能体可与油藏模拟器交互并为问题找到多个不同解。此种表述允许通过启动多个并发环境并行求解问题，使智能体能同时从所有环境学习，从而实现显著加速。
引用
@article{arxiv.2211.07434,
title = {Parallel Automatic History Matching Algorithm Using Reinforcement Learning},
author = {Omar S. Alolayan and Abdullah O. Alomar and John R. Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.07434},
year = {2022}
}