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最優(yōu)路徑選擇在煤礦避災(zāi)路線中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-23 08:39

  本文關(guān)鍵詞:最優(yōu)路徑選擇在煤礦避災(zāi)路線中的應(yīng)用研究


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【摘要】:災(zāi)害事故發(fā)生時(shí)快速合理的選擇出一條逃生路線,不僅能盡可能的減少一些不必要的經(jīng)濟(jì)損失,而且能有效的保障人民的生命安全。逃生路線的選擇隸屬于路徑規(guī)劃問題中的最優(yōu)路徑選擇問題,近幾年,它的重要性愈加凸出,在眾多領(lǐng)域中被視為一個(gè)探究熱點(diǎn)進(jìn)行重點(diǎn)研究。在煤礦安全領(lǐng)域,最優(yōu)路徑的正確選擇能夠使井下工作人員,在災(zāi)害事故發(fā)生時(shí)在最快的時(shí)間內(nèi)逃生到安全區(qū)域。本論文針對時(shí)間依賴網(wǎng)絡(luò)(路徑信息隨著時(shí)間的流逝而改變)的最優(yōu)路徑選擇問題做了進(jìn)一步的研究,并在此基礎(chǔ)上提出了適合于動(dòng)態(tài)路網(wǎng)的最優(yōu)路徑選擇算法。 現(xiàn)有路徑規(guī)劃問題所依附的背景網(wǎng)絡(luò)大都是靜態(tài)路網(wǎng),且相對應(yīng)的路徑選擇算法基本是針對結(jié)點(diǎn)數(shù)量少的路網(wǎng),而對于復(fù)雜的、遠(yuǎn)距離的動(dòng)態(tài)路網(wǎng),還缺乏相應(yīng)的解決措施。目前,對動(dòng)態(tài)路網(wǎng)的路徑選擇,大都是基于傳統(tǒng)靜態(tài)路網(wǎng)下的路徑選擇方法,其核心的算法有傳統(tǒng)的Dijkstra算法、A*算法以及最近幾年剛興起的生物仿生算法等。本論文提出的算法結(jié)合了以上算法的優(yōu)點(diǎn),且在進(jìn)行路徑選擇之前先對路網(wǎng)做預(yù)先的處理,從而使得路徑的選擇更加貼合實(shí)際。 本論文提出的最優(yōu)路徑選擇策略共分為兩步:第一步是對動(dòng)態(tài)路網(wǎng)進(jìn)行初步篩選,由于動(dòng)態(tài)路網(wǎng)的路徑隨時(shí)間的流逝處于變化當(dāng)中,一些路徑有可能發(fā)生了重大的改變,而影響了正常的通行,因此,在進(jìn)行最優(yōu)路徑選擇之前,沒有必要把這些路徑加入到計(jì)算路徑當(dāng)中,,應(yīng)事先進(jìn)行排除掉;第二步是在第一步的基礎(chǔ)上,計(jì)算出一條從逃生人員所在位置到距離最近安全區(qū)域的一條或幾條最優(yōu)路徑。 論文最后以某煤礦的具體井下巷道的真實(shí)布局為背景網(wǎng)絡(luò),對以上提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)仿真,在實(shí)驗(yàn)當(dāng)中通過與其它算法的比較,表明了改進(jìn)后的算法不僅極大的縮小了搜索空間,而且算法的執(zhí)行效率有了明顯的改進(jìn)。
【關(guān)鍵詞】:路徑優(yōu)化 路網(wǎng)化簡 最優(yōu)路徑選擇 算法改進(jìn)
【學(xué)位授予單位】:中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TD77
【目錄】:
  • 附件3-4
  • 致謝4-5
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 目錄7-9
  • Contents9-11
  • 圖清單11-13
  • 表清單13-14
  • 1 緒論14-22
  • 1.1 研究背景14-15
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-19
  • 1.3 本文研究內(nèi)容及價(jià)值19-20
  • 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排20-22
  • 2 路徑選擇相關(guān)算法22-34
  • 2.1 Dijkstra 算法22-24
  • 2.2 A*算法24-27
  • 2.3 生物仿生算法27-29
  • 2.4 其它改進(jìn)算分析29-30
  • 2.5 算法數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)分析30-33
  • 2.6 本章小結(jié)33-34
  • 3 變化中路徑的預(yù)篩選34-56
  • 3.1 基本概念引入34-35
  • 3.2 動(dòng)態(tài)路徑篩選的基本思想35-37
  • 3.3 動(dòng)態(tài)路徑篩選之時(shí)間序列確定37-45
  • 3.4 算法復(fù)雜性分析45-47
  • 3.5 算法實(shí)驗(yàn)47-55
  • 3.6 本章小結(jié)55-56
  • 4 最優(yōu)路徑選擇算法研究56-70
  • 4.1 最優(yōu)結(jié)點(diǎn)的確定56-58
  • 4.2 基于最優(yōu)結(jié)點(diǎn)的路徑選擇算法設(shè)計(jì)58-61
  • 4.3 算法復(fù)雜性分析61-62
  • 4.4 算法仿真實(shí)驗(yàn)62-69
  • 4.5 本章小結(jié)69-70
  • 5 總結(jié)與展望70-72
  • 5.1 工作總結(jié)70
  • 5.2 工作展望70-72
  • 參考文獻(xiàn)72-76
  • 作者簡歷76-78
  • 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集78

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 肖丹;秦文貴;邸志強(qiáng);;模糊故障樹分析法及其在礦井水災(zāi)評價(jià)中的應(yīng)用[J];礦業(yè)安全與環(huán)保;2006年05期

2 曲倩倩;曲仕茹;溫凱歌;;混合遺傳算法求解配送車輛調(diào)度問題[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年15期

3 章昭輝;;一種基于離散變權(quán)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)最短路徑快速算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年04期

4 孟珂;張春艷;;地標(biāo)導(dǎo)向的啟發(fā)式路徑規(guī)劃算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年04期

5 王玉琨;;煤礦緊急救援最短路徑的分析[J];煤礦機(jī)電;2007年03期

6 丁建立,陳增強(qiáng),袁著祉;遺傳算法與螞蟻算法融合的馬爾可夫收斂性分析[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2004年04期

7 王德明,王省身,崔崗;礦井火災(zāi)時(shí)期井巷可通行性及選擇最佳救災(zāi)與避災(zāi)路線的研究[J];煤炭學(xué)報(bào);1994年01期

8 丁志雄,李紀(jì)人,李琳;基于GIS格網(wǎng)模型的洪水淹沒分析方法[J];水利學(xué)報(bào);2004年06期

9 高麗貞;;結(jié)合遺傳算法的匹配追蹤算法的性能分析[J];通信技術(shù);2013年08期

10 王文卓;張巧;吳春國;梁艷春;;遺傳算子對免疫算法性能影響的分析[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2007年08期



本文編號:724076

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