【摘 要】
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为快速实现井下用风地点智能按需调控优化,提出一种基于多策略融合麻雀搜索算法的矿井风流智能调控方法.以用风地点需风量为优化目标建立数学模型,采用不可微精确罚函数对模型进行去约束化;依据风网灵敏度理论分析灵敏度衰减特征,初步确定待优化风量的最优调节分支集及其风阻调节范围作为初始解集;为求解目标用风地点风量的最优可调值,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法在初始解集内对目标函数进行寻优,依次采用Tent混沌映射初始化种群、自适应权重动态控制发现者的搜索步长、联合柯西算子与高斯算子对每代个体变异扰动,并基于贪婪规则保
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,中国矿业大学安全工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0808100),国家自然科学基金面上项目(52074282)。
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为快速实现井下用风地点智能按需调控优化,提出一种基于多策略融合麻雀搜索算法的矿井风流智能调控方法.以用风地点需风量为优化目标建立数学模型,采用不可微精确罚函数对模型进行去约束化;依据风网灵敏度理论分析灵敏度衰减特征,初步确定待优化风量的最优调节分支集及其风阻调节范围作为初始解集;为求解目标用风地点风量的最优可调值,利用多策略融合的改进麻雀搜索算法在初始解集内对目标函数进行寻优,依次采用Tent混沌映射初始化种群、自适应权重动态控制发现者的搜索步长、联合柯西算子与高斯算子对每代个体变异扰动,并基于贪婪规则保
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