本发明公开了一种近期经验引导的油藏多类措施流场调控强化学习方法，属于油藏生产优化技术领域，主要包括以下步骤：确定需要优化的层位及注采优化变量；构建油藏离散和连续调控措施混合动作空间；基于混合动作空间，构建油藏多类措施流场调控混合深度强化学习智能体模型；将智能体模型与流场调控数值模拟器持续交互，生成油藏多类措施流场调控经验样本库；结合近期经验采样机制从样本库中采集近期调控经验，训练更新智能体模型，输出最优的油藏多类措施流场调控方案。本发明通过构建混合深度强化学习智能体可以对层位封堵和注采制度进行高精度调控，同时基于近期调控经验可实现更高效的优化。