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礦井通風網(wǎng)絡的反向增強型煙花算法優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2022-01-02 01:17
  建立了以通風網(wǎng)絡總能耗最小為目標的礦井通風網(wǎng)絡非線性無約束優(yōu)化模型。為提高該模型的優(yōu)化能力和收斂速度,提出了一種反向增強型煙花算法。首先采用均勻反向初始化種群策略,將生成的均勻分布的隨機種群和反向種群共同競爭,選擇最優(yōu)初始種群作為后續(xù)搜索的起始點;然后精細化控制煙花爆炸半徑,使不同世代煙花種群的爆炸半徑呈非線性遞減,同代種群的爆炸半徑由自身適應度值協(xié)調分配,并設定最小動態(tài)閾值以減少搜索資源浪費;最后采用精英反向學習選擇策略,加強對精英煙花所在空間鄰域的搜索,提高算法的全局勘測能力。實驗結果表明,采用該算法對礦井通風網(wǎng)絡進行優(yōu)化后,在滿足實際通風網(wǎng)絡調節(jié)限制及用風需求基礎上,總能耗可降低約23.2%,優(yōu)化效果優(yōu)于粒子群優(yōu)化算法和增強型煙花算法。 

【文章來源】:工礦自動化. 2019,45(10)北大核心

【文章頁數(shù)】:7 頁

【文章目錄】:
0 引言
1 礦井通風網(wǎng)絡建模
2 基于OBEFWA的通風網(wǎng)絡優(yōu)化
    2.1 均勻反向初始化種群
    2.2 精細化控制煙花爆炸半徑
    2.3 精英OBL選擇
    2.4 OBEFWA流程
3 實驗與結果分析
    3.1 實驗平臺
    3.2 通風網(wǎng)絡參數(shù)
    3.3 通風網(wǎng)絡優(yōu)化結果及分析
4 結論


【參考文獻】:
期刊論文
[1]礦井通風網(wǎng)絡的多種群自適應粒子群算法優(yōu)化研究[J]. 吳新忠,張兆龍,程健維,胡建豪,任子暉.  煤炭工程. 2019(02)
[2]基于三維模型的通風系統(tǒng)優(yōu)化調控模擬分析[J]. 何敏,武福生,成燕玲.  工礦自動化. 2016(11)
[3]礦井通風網(wǎng)絡特征參數(shù)關聯(lián)性研究[J]. 魏連江,周福寶,梁偉,胡建坤,羅新榮.  煤炭學報. 2016(07)
[4]應用精英反向學習的多目標煙花爆炸算法[J]. 謝承旺,許雷,趙懷瑞,夏學文,魏波.  電子學報. 2016(05)
[5]煤礦通風系統(tǒng)現(xiàn)狀及智能通風系統(tǒng)設計[J]. 楊杰,趙連剛,全芳.  工礦自動化. 2015(11)
[6]一種多策略融合的多目標粒子群優(yōu)化算法[J]. 謝承旺,鄒秀芬,夏學文,王志杰.  電子學報. 2015(08)
[7]煙花算法研究進展[J]. 譚營,鄭少秋.  智能系統(tǒng)學報. 2014(05)
[8]應用精英反向學習的混合煙花爆炸優(yōu)化算法[J]. 王培崇,高文超,錢旭,茍海燕,汪慎文.  計算機應用. 2014(10)
[9]基于文化粒子群優(yōu)化算法的礦井通風網(wǎng)絡[J]. 郭一楠,王春,楊繼超.  東南大學學報(自然科學版). 2013(S1)
[10]礦井通風網(wǎng)絡分析研究現(xiàn)狀及趨勢[J]. 程磊,黨海波,彭信山.  煤炭工程. 2011(03)



本文編號:3563179

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