本文關(guān)鍵詞： 煤礦 安全資源配置 粒子群算法 Levy飛行機制　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：安全作為煤礦生產(chǎn)和發(fā)展貫穿始終的目標(biāo),其優(yōu)劣制約著煤礦安全水平的高低。我國煤炭生產(chǎn)企業(yè)為保障良好的安全狀態(tài),逐年增加企業(yè)安全資源投入,但現(xiàn)實是由高投入提升的安全水平卻十分有限。其主要原因是煤炭生產(chǎn)企業(yè)內(nèi)部資源配置存有競爭關(guān)系。因此,如何在保障安全水平條件下對煤炭生產(chǎn)企業(yè)的安全資源配置進行優(yōu)化,是企業(yè)急需解決的一個重要現(xiàn)實問題�；诿禾可a(chǎn)企業(yè)的現(xiàn)實考慮,在動態(tài)時變的生產(chǎn)環(huán)境下提高企業(yè)的安全水平。本文選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及改進PSO方法建立安全資源配置模型并對其進行實證研究。本文的側(cè)重點及創(chuàng)新點包括:(1)構(gòu)建了煤礦安全資源配置模型。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練安全資源投入及安全水平間的非線性關(guān)系,以安全水平最高作為資源配置模型的目標(biāo)函數(shù),根據(jù)安全資源投入最小的范圍約束,將其作為資源耗費的約束條件,繼而建立安全資源配置模型。(2)改進PSO算法用于模型求解。煤炭生產(chǎn)企業(yè)的安全資源配置屬于多變量、多約束且非線性的函數(shù)關(guān)系,極易導(dǎo)致粒子群優(yōu)化算法深陷部分最優(yōu)且尋優(yōu)精度低下等狀況。對此,本文提出了將Levy飛行機制改進粒子群算法(LF-PSO),將該算法應(yīng)用至求解安全資源模型,以使煤炭生產(chǎn)企業(yè)安全資源配置得到有效優(yōu)化。(3)以Z煤集團下設(shè)礦井作為實證研究對象。為驗證安全資源配置模型的可靠且可行,選用Z煤集團進行實證分析,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法擬合目標(biāo)函數(shù)的非線性關(guān)系,繼而建立礦井的資源配置模型,并運用LF-PSO對資源配置模型進行尋優(yōu)。通過研究表明:煤礦內(nèi)部關(guān)系復(fù)雜,常規(guī)的PSO算法容易出現(xiàn)“早熟”、進化后期收斂慢等現(xiàn)象。而本文在常規(guī)PSO算法基礎(chǔ)上,將Levy飛行機制引入PSO算法,提出的基于Levy飛行機制的粒子群算法,能夠快速且有效地提高尋優(yōu)精度和收斂速度。通過LF-PSO計算模型最優(yōu)解能夠達成較為合適的安全資源配置,使企業(yè)處于穩(wěn)步改善的安全水平。因此本文不但豐富了安全資源配置范疇的理論系統(tǒng),同時還為我國煤炭生產(chǎn)企業(yè)配置安全資源提供了科學(xué)的決策依據(jù)。
[Abstract]:Safety as the coal mine production and development throughout the goal, its advantages and disadvantages restrict the level of coal mine safety. In order to ensure a good state of safety, China's coal production enterprises have increased their investment in safety resources year by year. However, the reality is that the safety level promoted by high investment is very limited. The main reason is that there is a competitive relationship between the internal resource allocation of coal production enterprises. How to optimize the allocation of safety resources in coal production enterprises under the condition of ensuring safety level is an important practical problem that enterprises urgently need to solve, based on the realistic considerations of coal production enterprises. In this paper, BP neural network theory and improved PSO method are used to set up the security resource allocation model and to carry on the empirical research to it. The emphasis and innovation of this paper are put forward. Points include:. (. 1) the model of coal mine safety resource allocation is constructed and the nonlinear relationship between safety resource input and safety level is trained by BP neural network. Taking the highest safety level as the objective function of the resource allocation model, according to the minimum range constraint of the security resource input, it is regarded as the constraint condition of the resource consumption. Then the security resource allocation model. 2) the improved PSO algorithm is used to solve the model. The safety resource allocation of coal production enterprises belongs to the multi-variable, multi-constraint and nonlinear functional relationship. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is prone to be trapped in partial optimization and low precision. In this paper, the particle swarm optimization algorithm (PSO) is improved by Levy flight mechanism. The algorithm is applied to solve the security resource model. In order to effectively optimize the allocation of safety resources in coal production enterprises, take the coal mine under Z coal group as the empirical research object, to verify the reliability and feasibility of the safety resource allocation model. Using Z coal group to carry on the empirical analysis, through the BP neural network method to fit the nonlinear relationship of the objective function, and then to establish the mine resource allocation model. LF-PSO is used to optimize the resource allocation model. The study shows that the coal mine internal relations are complex, and the conventional PSO algorithm is easy to appear "precocious". In this paper, based on the conventional PSO algorithm, the Levy flight mechanism is introduced into the PSO algorithm, and the particle swarm optimization algorithm based on the Levy flight mechanism is proposed. The optimization accuracy and convergence rate can be improved quickly and effectively, and the optimal solution of the LF-PSO model can achieve a more appropriate allocation of secure resources. Therefore, this paper not only enriches the theoretical system of safety resource allocation, but also provides scientific decision basis for China's coal production enterprises to allocate safety resources.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TD791;F426.21

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