基于模拟退火与改进粒子群的矿井通风优化算法

• 作者: 邵良杉 王振 李昌明
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 关键词: 变异操作 惯性权重 约束问题 改进粒子群 惩罚项 模拟退火
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法
• 页码范围: 2085-2094
• 页数: 10页
• 分类号: TP391|X936
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0403

摘要

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忧.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,PSO)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:该算法能够降低通风总能耗的95.69 kW,且风量值满足用风需求.