發(fā)布時(shí)間：2018-02-01 10:12

  本文關(guān)鍵詞： 礦井水災(zāi) 多最優(yōu)路徑 當(dāng)量長(zhǎng)度 Dijkstra算法 K則最優(yōu)路徑算法　出處：《煤炭學(xué)報(bào)》2015年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：礦井水災(zāi)時(shí)選擇合理的逃生路線(xiàn),需要考慮水及巷道其他因素的影響,引入當(dāng)量長(zhǎng)度來(lái)求解到達(dá)逃生地點(diǎn)用時(shí)最短最安全的路徑。Dijkstra算法可求解從源節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最短路徑,K則最優(yōu)路徑算法可求解從源節(jié)點(diǎn)到某一目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的前N條最優(yōu)路徑,礦井水災(zāi)時(shí),為了避免擁擠,同一地點(diǎn)工作的人員可選擇多個(gè)逃生井口進(jìn)行逃生,但從源節(jié)點(diǎn)到某一目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的前N條最優(yōu)路徑并不一定是到其他逃生井口的前N條最優(yōu)路徑,基于這種思路,在Dijkstra算法的基礎(chǔ)上,提出一種從源節(jié)點(diǎn)到其他所有逃生節(jié)點(diǎn)的前N條最優(yōu)路徑的新方法,并結(jié)合礦井具體實(shí)例,與Dijkstra算法和K則最優(yōu)路徑算法比較,用MATLAB仿真實(shí)現(xiàn)。
[Abstract]:It is necessary to consider the influence of water and other factors of roadway to choose a reasonable escape route during mine flood. The equivalent length is introduced to solve the shortest and safest path to reach the escape point. Dijkstra algorithm can solve the shortest path from the source node to the target node. K optimal path algorithm can solve the first N optimal path from the source node to a certain target node. In order to avoid congestion, people working in the same location can choose multiple escape wellheads to escape. However, the first N optimal path from the source node to a certain target node is not necessarily the first N optimal path to the other wellhead. Based on this idea, based on the Dijkstra algorithm. This paper presents a new method of the first N optimal path from the source node to all other escape nodes, and compares it with the Dijkstra algorithm and K optimal path algorithm. It is realized by MATLAB simulation.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK2012129)
【分類(lèi)號(hào)】：TD745
【正文快照】： (School of Computer Science and Technology,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China)就我國(guó)目前煤礦安全裝備和技術(shù)水平現(xiàn)狀,無(wú)論礦井水災(zāi)預(yù)防工作做的如何周密,由于采煤環(huán)境的水文地質(zhì)條件的復(fù)雜性、水害影響因素和形成機(jī)理的多樣性以及對(duì)礦井水

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1481610