本文關(guān)鍵詞：基于加權(quán)聚合粒子群算法的礦井火災(zāi)救援研究

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【摘要】：提出一種基于加權(quán)聚合的最小中心粒子群算法,對粒子群優(yōu)化算法的搜索范圍與目標權(quán)重進行改進.仿真實驗結(jié)果表明,采用此算法在典型的標準函數(shù)測試中訓(xùn)練速度快、精度高,對其在礦井火災(zāi)救援最佳救援路線優(yōu)化模型中的性能進行測試和分析,可知該方法有利于避免早熟收斂,增強全局搜索能力,同時提高非劣最優(yōu)解的精度,可為礦井火災(zāi)事故救援的決策提供重要技術(shù)支持.
【作者單位】： 福州大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院;福州大學(xué)紫金礦業(yè)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 礦井 火災(zāi)救援 加權(quán)聚合 最小中心 粒子群算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51604082)
【分類號】：TD773;TP18
【正文快照】： 0引言在礦井發(fā)生火災(zāi)時,對人員的井下救援往往被礦井的特殊地質(zhì)環(huán)境和復(fù)雜惡劣的疏散路線制約,被困人員難以第一時間獲取火災(zāi)的信息,這樣拖延了救援的時間,給施救人員帶來了很大的困難.根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,我國國有煤礦約有56%存在自燃的危險性[1].由此可見,礦井火災(zāi)是煤礦主要

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9 承，

本文編號：812479