基于智能優(yōu)化算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究

內(nèi)容概要

　　《基于智能優(yōu)化算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究》針對生產(chǎn)實際中礦井 通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化面臨的理論和技術(shù)問題，以礦井通風(fēng)理論、最優(yōu)化 理論和圖論為基礎(chǔ)，歸納和概括了通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分析模型，分析和總結(jié)了 模型求解算法的優(yōu)、缺點，利用數(shù)據(jù) 結(jié)構(gòu)和圖論相關(guān)算法技術(shù)，自動化建立礦井通風(fēng)系統(tǒng)優(yōu)化模型，研究大規(guī) 模非凸、非線性規(guī)化模型求解新算法 技術(shù)，主要內(nèi)容包括通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)自然分風(fēng)新算法、混合型一體化通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu) 化算法、混合型通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量最優(yōu)分 配和風(fēng)流最優(yōu)調(diào)控兩步法優(yōu)化算法、附有條件的網(wǎng)絡(luò)最大流新算法、附有 條件最短路徑（矢量和柵格格式）算 法以及多目標網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，并通過實例來驗證分析算法性能。書后附有 主要算法的Matlab程序。《基于智能優(yōu)化算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究》可作為礦山 通風(fēng)安全、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、運籌學(xué)等專業(yè)研究生的教材，也可供從事礦山安全、最優(yōu)化理論方 法和運籌學(xué)等理論應(yīng)用研究的科研人員和工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

第1章  緒論    1．1  研究背景    1．2  國內(nèi)外研究現(xiàn)狀    1．3  礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中存在問題    1．4  主要內(nèi)容和組織    參考文獻第2章  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)分析的數(shù)學(xué)模型    2．1  風(fēng)流流動和變化的基本規(guī)律    2．2  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)分析的數(shù)學(xué)模型     2．3  小結(jié)     參考文獻  第3章  附有條件的最小支撐樹算法     3．1  問題的提出     3．2  相關(guān)預(yù)備知識     3．3  附有條件的最小支撐樹算法     3．4  附有條件的最小支撐樹算法實例     3．5  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)基本回路矩陣求解算法     3．6  小結(jié)     參考文獻  第4章  復(fù)雜通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)自然分風(fēng)的新算法     4．1  復(fù)雜通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)解算評述    4．2  非線性代數(shù)方程組解法評述    4．3  基于改進牛頓法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)自然分風(fēng)解算    4．4  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)自然分風(fēng)解算    4．5  小結(jié)    參考文獻第5章  基于遺傳算法的一體化通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法    5．1  一體化通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型    5．2  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型求解的方法比較    5．3  基于遺傳算法的一體化通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化    5．4  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化實例    5．5  小結(jié)    參考文獻第6章  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)兩步法風(fēng)流調(diào)節(jié)優(yōu)化算法     6．1  混合型通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)兩步法優(yōu)化的基本框架     6．2  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)兩步法風(fēng)流調(diào)節(jié)優(yōu)化算法    6．3  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化實例      6．4  小結(jié)     參考文獻 第7章  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量分配優(yōu)化算法     7．1  混合型通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量分配優(yōu)化模型     7．2  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量分配優(yōu)化算法     7．3  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量分配優(yōu)化實例     7．4  小結(jié)     參考文獻 第8章  網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流雙目標遺傳算法     8．1  問題的提出     8．2  問題描述和預(yù)備知識     8．3  網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流雙目標遺傳算法     8．4  算法實例     8．5 小結(jié)     參考文獻 第9章  點和邊有容量約束的網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流算法     9．1  問題的提出    9．2  問題描述和預(yù)備知識    9．3  點和邊有容量約束的網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流算法    9．4  算法實例    9．5  小結(jié)    參考文獻第10  章基于棧的網(wǎng)絡(luò)最大流算法    10．1  問題的提出    10．2  問題描述和預(yù)備知識    10．3  基于棧的網(wǎng)絡(luò)最大流搜索算法    10．4  算法實例    10．5  小結(jié)    參考文獻第11章  附有條件的網(wǎng)絡(luò)最短路徑算法    11．1  問題的提出    11．2  基本概念    11．3  附有條件的最短路徑算法     11．3  算法實例     11．4  小結(jié)        參考文獻第12章  柵格數(shù)據(jù)模型中附有條件的最短路徑算法    12．1  問題的提出    12．2  問題描述和預(yù)備知識    12．3  附有條件的最短路徑算法     12．4  算法實例     12．5  小結(jié)    參考文獻 第13章  災(zāi)情巡查問題的兩目標優(yōu)化算法    13．1  問題的提出     13．2  災(zāi)情巡視問題的兩目標優(yōu)化模型    13．3  災(zāi)情巡視問題的遺傳兩目標優(yōu)化算法    13．5  災(zāi)情巡視問題的蟻群兩目標優(yōu)化算法    13．6  小結(jié)     參考文獻   第14章總結(jié)與展望     14．1  總結(jié)      14．2  本書主要創(chuàng)新點     14．3  進一步研究的方向 附錄      附錄1  附有條件的最小支撐樹算法程序     附錄2  通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)自然分風(fēng)的牛頓法算法程序    附錄3  基于遺傳算法的一體化通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法程序    附錄4  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)兩步法風(fēng)流調(diào)節(jié)優(yōu)化算法程序    附錄5  基于遺傳算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)量分配優(yōu)化算法程序    附錄6  網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流雙目標遺傳算法程序    附錄7  點和邊有容量約束的網(wǎng)絡(luò)最小費用最大流算法程序    附錄8  基于棧的網(wǎng)絡(luò)最大流算法程序    附錄9  附有條件的網(wǎng)絡(luò)最短路徑算法程序     附錄10  災(zāi)情巡視問題的蟻群兩目標優(yōu)化算法程序 后記

編輯推薦

近年來，我在煤礦通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與可靠性分析研究領(lǐng)域先后承擔(dān)了陜西省自然科學(xué)基金項目《基于現(xiàn)代智能算法理論礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化研究》(2009JM7007)(2009．01—2010．12)、陜西省教育廳專項科研計劃項目《基于現(xiàn)代智能算法理論的煤礦采空區(qū)流場建模研究》(08JK354)、西部礦井開采及災(zāi)害防治教育部重點實驗室開放基金項目《礦井通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)控與可靠性分析算法研究》。與此同時，作者厙向陽于2006年12月至2009年3月，在西安科技大學(xué)礦業(yè)工程博士后科研流動站在職從事博士后科研工作。在與合作導(dǎo)師常心坦教授開展的討論中形成了《基于智能優(yōu)化算法的通風(fēng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究》的主要素材，本書是作者的博士后出站報告的擴展。

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