油田巡檢路徑規劃中的深度學習算法應用

摘要：采油廠特殊地區因建設時期短，面臨井位分散、地形復雜、人員配備少等問題。針對巡檢維護工作中信息更新周期長、巡檢路線難規劃、力量分散、突發情況多等難點，設計基于遺傳算法巡檢路徑規劃方法。利用MATLAB軟件建立仿真平臺，分別對8個地點、30個地點進行路徑規劃實驗。結果表明：8個地點最短路徑2.8937，100次實驗中98次收斂到最優解；30個地點最短路程424.8693。實驗驗證遺傳算法在30個地點以下規模場景中效果顯著，為油田特殊地區巡檢工作提供科學路徑參考，具有較強實用價值。

關鍵詞：油田巡檢；路徑規劃；遺傳算法；MATLAB仿真；機器人仿真

一、前言

采油廠特殊地區井巡檢維護工作面臨諸多挑戰。受限于建設時期短，出現人員配備少、井位分散、地形復雜等問題。部分區塊為產氣井，地形高度差大，道路多為山路。信息更新周期長，流轉難以標準化、實時化，相關數據監督困難。巡檢路線規劃難度大，巡檢力量分散，配置難以優化。巡檢途中突發情況頻發，安全風險突出。遺傳算法作為一種智能優化方法，通過群體搜索策略實現路徑優化，對解決巡檢路徑規劃問題具有重要意義。

二、機器人仿真路徑規劃概述

路徑規劃技術是機器人仿真研究領域中重要組成部分。在有障礙物工作環境下，按照運動路線最短、所用時間最少等評價標準，機器人仿真需從起點到終點尋找一條安全運動路徑。路徑規劃方法主要包括智能規劃、幾何規劃等類型。智能規劃方法中，遺傳算法源于生物界自然選擇機制，由美國Michigan大學Holland教授于1962年提出[1]，70年代DeJong在計算機上進行大量純數值函數優化實驗，80年代由Goldberg歸納總結形成基本框架。遺傳算法采用群體搜索策略，通過群體個體間信息交換完成搜索，廣泛應用于組合優化、機器學習、自適應控制等領域[2]。幾何規劃方法利用幾何圖形知識在滿足優化準則條件下進行路徑規劃，通過幾何計算判斷碰撞可能性，將多種曲線組合作為越過障礙物路徑。采油廠特殊地區因地形復雜、井位分散，在井巡檢工作中面臨信息更新滯后、路線規劃困難、巡檢力量分散等問題。針對這些難點，通過遺傳算法對巡檢路徑進行優化設計，建立MATLAB仿真實驗平臺，實現機器人仿真路徑規劃輔助決策。

三、遺傳算法基本原理與設計

（一）遺傳算法基本原理

遺傳算法模擬自然界生物進化過程，通過群體搜索策略實現優化。算法將優勝劣汰、適者生存原理引入優化參數編碼串聯群體中，按適配值函數篩選個體。通過復制、交叉、變異對個體進行操作，保留適配值高個體組成新群體[3]。復制操作根據位串適配值進行選擇，具有高適配值位串在下代產生更多子孫。交叉操作模擬生物繁殖現象，通過染色體交換組合產生新品種。變異操作模擬基因突變，隨機改變遺傳基因值。遺傳算法計算兩點間距離采用公式（1）：

（1）

m、n表示兩個地點編號，x、y為對應坐標值。

遺傳算法構造步驟包括確定決策變量約束條件、建立優化模型、確定染色體編碼方式、設計評價方法、設計遺傳算子、確定運行參數、確定編碼方法。算法通過種群進化不斷提高個體適應度，直至滿足終止條件。

（二）TSP問題的編碼

TSP問題旨在求解通過所有地點且每點僅通過一次最短回路。TSP描述方式包括連接路線順序排列、地點順序排列兩種。遺傳算法多采用地點遍歷次序編碼，目標函數取路徑長度。群體中每個個體長度為N（N為地點總數），編碼規則采用N進制，每基因從1到N整數中取值。定義s行t列pop矩陣表示群體，t為地點個數加1，s為樣本個體數目。TSP問題目標函數采用公式（2）：

（2）

其中，dist（i，i+1）表示相鄰兩點間距離。

針對30個地點TSP問題，t取31，矩陣每行前30元素表示經過地點編號，最后元素表示路徑距離。群體初始化、交叉操作、變異操作需考慮TSP合法約束條件，確保每個地點僅被訪問一次。

（三）TSP問題的遺傳算法設計

遺傳算法設計包括參數編碼初始化、路徑長度計算、選擇算子、交叉算子、變異算子五個步驟。參數編碼采用群體矩陣表示，通過隨機排列生成初始群體。路徑長度計算基于歐氏距離，選擇算子采用最優保存方法[4]。交叉算子采用有序交叉法，隨機選取交叉點進行基因重組。變異算子采用倒置變異法，隨機選擇兩點倒置中間部分。自適應度函數采用公式（3）：

（3）

其中，f（x）為路徑總長度。算法參數設置方面，交叉概率取0.1，變異概率取0.8，種群數量為地點數的1～2.5倍。

遺傳操作需保證TSP約束條件，選擇運算建立在群體個體適應度評估基礎上，交叉運算模擬染色體重組產生新個體，變異運算隨機改變個體基因。算法通過迭代進化優化路徑長度，直至達到最大進化代數或滿足收斂條件。

四、基于MATLAB的路徑規劃仿真實驗

（一）實驗環境與參數設置

MATLAB提供多種遺傳算法工具箱，其中，英國謝菲爾德大學的MATLAB遺傳算法工具箱和美國北卡羅來納州立大學的GAOT工具箱較為完備。實驗采用MATLAB7.0版本，利用其矩陣運算函數實現遺傳算法。對于8點優化實驗，設定群體個數s=30，交叉概率Pc=0.10，變異概率Pm=0.80。群體數量通過公式（4）確定：

（4）

30個地點優化時，群體個體數目取1500。實驗數據存儲在cities8.txt和cities30.txt文件中。采用靜態環境模型，考慮障礙物檢測、路徑搜索和平滑處理。系統進化代數分別設為50代和300代，通過調整進化代數觀察優化效果。用戶可通過命令行函數根據實際需求編寫MATLAB程序。

（二）計算路徑長度函數設計

路徑長度計算采用yichuandis.m程序實現，針對群體中每個個體計算完整路徑長度。兩地點間距離基于歐氏距離公式計算，考慮橫、縱坐標差值。對于包含t個地點樣本，路徑總長度通過公式（5）計算：

（5）

其中，dist表示歐氏距離，pi表示路徑中第i個地點。

路徑長度函數設計考慮路徑閉合要求，起點、終點相同構成回路。計算過程采用矩陣運算方式提高效率，將路徑序列轉換為坐標序列進行批量距離計算。函數設計包含路徑有效性檢驗，確保路徑滿足TSP約束[5]。計算結果存儲于群體矩陣最后一列，便于后續適應度評價使用。路徑長度計算結果直接影響個體適應度，進而影響選擇、交叉、變異操作效果。針對TSP問題，編碼規則通常取N進制編碼，每個基因從1至N整數值中取一個值，每個個體長度為N，N為地點總數。定義s行t列pop矩陣表示群體，t為地點個數加1，s為樣本個體數目。

（三）選擇算子計算

選擇算子通過yichuanselect.m函數實現，采用最優保存策略。選擇操作基于個體適應度評估，將群體中適應度較大c個個體直接替換適應度較小c個個體。選擇概率按公式（6）計算：

（6）

其中，F（i）表示個體i適應度值，分母為群體總適應度。

選擇算子實現包括適應度排序、elite保留、輪盤賭選擇三個環節。適應度排序對群體個體按適應度降序排列，elite保留直接復制最優個體到下一代。輪盤賭選擇根據個體選擇概率進行隨機抽樣，選擇概率與個體適應度成正比[6]。選擇操作通過優勝劣汰機制提升群體整體素質，保持群體多樣性防止早熟收斂。復制是從舊種群中選擇生命力強個體位串產生新種群過程，具有高適配值位串更可能在下代產生子孫，模擬自然界適者生存現象。復制操作可通過隨機方法實現，計算方法采用適應度比例法、期望值法、排位次法等。

（四）交叉與變異算子設計

交叉算子通過yichuancross.m實現，采用有序交叉法。隨機選取兩個交叉點，對配對個體進行部分基因重組。變異算子通過yichuanmutate.m實現，采用倒置變異法。對選中個體隨機選擇兩點，將中間部分基因序列倒置。交叉變異概率通過公式（7）動態調整：

（7）

其中，P0為初始概率，t為當前代數，T為最大代數。

交叉操作保持父代優良基因，變異操作增加群體多樣性。兩種算子協同作用，在保持群體優良特征基礎上產生新的可行解，避免陷入局部最優。算子設計需確保操作后個體滿足TSP約束條件，每個地點訪問且僅訪問一次。所有遺傳操作基于MATLAB矩陣運算實現，提高計算效率。TSP問題編碼采用地點遍歷次序，目標函數取路徑長度。群體初始化、交叉操作、變異操作需考慮TSP合法約束性條件，確保對所有地點做到不重不漏。有序交叉法能有效繼承雙親部分基因成分，實現進化過程遺傳功能。

五、實驗結果與分析

（一）8點路徑優化分析

在8個地點路徑優化實驗中，設定群體個數30、交叉概率0.10、變異概率0.80。經過50次進化迭代后，最小路徑長度達到2.8937。在100次仿真實驗中，98%以上可收斂到最優解。實驗表明，該場景下最佳參數配置為交叉概率0.1、變異概率0.8，種群數量為地點數的1～2.5倍。實驗采用MATLAB 7.0版本實現，利用英國謝菲爾德大學的遺傳算法工具箱完成。該工具箱采用矩陣函數建立通用工具，通過命令行形式函數實現遺傳算法核心功能。如圖1所示，8個地點優化后路徑明顯縮短，消除了重復往返現象，優化效果顯著，驗證了遺傳算法在小規模場景中的應用可行性，為后續擴大應用范圍奠定了基礎。

（二）30點路徑優化分析

在30個地點的優化實驗中，參數設定為群體個數1500、交叉概率0.10、變異概率0.80。經過300次進化迭代，最小路徑長度達到424.8693。實驗采用MATLAB遺傳算法工具箱實現，包含參數編碼、適應度計算、選擇操作、交叉操作、變異操作等核心組件。算法采用靜態環境模型，主要針對已知環境下的路徑規劃問題。描述方法采用巡回路線所經過各個地點順序排列，以所遍歷地點順序表示個體編碼串。如圖2所示，在30個地點場景下，優化算法仍能有效降低路徑總長度，體現出良好的規劃能力。實驗結果表明遺傳算法具備較強的全局搜索能力，為解決實際油田巡檢路徑規劃問題提供了重要參考。

（三）算法性能評估

遺傳算法的主要優勢在于具有隱并行性，適用于全局搜索，其多點搜索特性增加了找到全局最優解的可能性，不過也存在運算速度較慢、占用存儲空間大等缺點，且常規遺傳算法可能出現早熟收斂、局部尋優能力差等問題。算法直接使用目標函數值作為搜索信息，不受連續可微約束，定義域可任意設定。實驗證明，該方法對移動機器人仿真路徑規劃具有較好效果。適應度函數設計對算法性能影響重大，合理設計能提高進化效率。與傳統單點搜索相比，遺傳算法同時處理多個個體，具有更好的全局搜索性能。雖然實驗環境為靜態，但該算法同樣適用于動態環境中的移動機器人自主移動問題。

（四）應用推廣建議

針對油田特殊地區井巡檢工作，遺傳算法路徑規劃系統能有效解決多項實際難題，包括信息更新滯后、路線規劃困難、巡檢力量分散等。系統可實現全流程輔助監督，優化區塊巡檢力量配置，降低安全風險，及時處理突發事件。特殊地區油田面臨建設時間短、人員配備少、井位分散、地形復雜等挑戰，且部分區塊為產氣井，地形高度差大，道路多為山路。遺傳算法能較為合理地設計地點間運動路徑，實現機器人仿真路徑規劃。未來研究應關注算法在動態環境、未知地圖、參數自動優化等方面的應用，不斷提升系統智能化水平，為油田特殊地區巡檢工作提供更可靠的技術支持。

六、結語

遺傳算法通過模擬自然選擇機制解決路徑規劃問題，實驗驗證了其在油田特殊地區巡檢應用中取得積極成效。當巡檢點數量為30以下時，規劃效果顯著，8個地點實驗98%以上可收斂最優解。該方法能有效解決巡檢工作中路線規劃、力量配置、風險防范等難題，為油田特殊地區井巡檢工作提供高效管理工具。隨著對動態環境、未知地圖、參數自動優化等問題研究深入，巡檢路徑規劃技術水平將不斷提升，為油田智能化發展提供更可靠技術支撐。

參考文獻

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作者單位：大慶油田有限責任公司第一采油廠

■ 責任編輯：張津平 尚丹