为应对低渗透、非均质储层开发中传统油藏工程方法面临的收敛慢、计算开销大、稳定性差等挑战,采用文献综述与案例实证相结合的方法,系统研究群智能优化算法在石油工业的应用进展。研究结果表明:(1)遗传算法通过自适应参数调整和精英保留策略,使鄂尔多斯盆地压裂参数优化净现值提升至120 575×10~4美元,误差仅0.001 4%;(2)蚁群算法改进信息素更新机制,在渤海油田钻井顺序优化中缩短工期22%,汽窜风险降低40%;(3)粒子群算法融合量子计算与Lévy飞行策略,解决高维反演维度灾难问题,四川盆地地震数据纵波相关系数达0.926 7,抗噪性保持0.980 7;(4)鲸鱼优化等新兴算法在裂缝检测中精准识别参数区间(4.0s<5.8),为致密储层甜点预测提供新范式。结论认为,需构建“边-端-云”三级算法架构(边缘端部署轻量级蚁群算法,云端集成深度学习),突破复杂储层建模稳定性、多目标Pareto解集筛选及多物理场耦合数值建模3大技术瓶颈,推动智能油田“数据-模型-决策”闭环系统的工程落地。