【摘 要】
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建立以矿井通风网络总功率最小为目标的非线性优化数学模型,改进粒子群优化算法实现寻优。在粒子群算法中引入变异操作,提出了一种新的惯性权重,并构造一种新的粒子选择方法控制违反约束条件的粒子数量,提高粒子群算法寻找边界的能力。将风量平衡定律和风压平衡定律的约束条件转化为目标函数的惩罚项,改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)对目标函数进行优化,
【机 构】
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辽宁工程技术大学系统工程研究所,辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105
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建立以矿井通风网络总功率最小为目标的非线性优化数学模型,改进粒子群优化算法实现寻优。在粒子群算法中引入变异操作,提出了一种新的惯性权重,并构造一种新的粒子选择方法控制违反约束条件的粒子数量,提高粒子群算法寻找边界的能力。将风量平衡定律和风压平衡定律的约束条件转化为目标函数的惩罚项,改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)对目标函数进行优化,利用模拟退火在搜索过程中引入随机因素达到全局最优。对新屯矿系统进行仿真模拟实验,结果表明:该算法能够降低
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