基于智能优化算法的通风网络优化算法研究PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 国内外研究现状 3

1.3 矿井通风网络优化中存在问题 5

1.4 主要内容和组织 5

参考文献 7

第2章 通风网络分析的数学模型 9

2.1 风流流动和变化的基本规律 9

2.2 通风网络分析的数学模型 11

2.3 小结 16

参考文献 16

第3章 附有条件的最小支撑树算法 17

3.1 问题的提出 17

3.2 相关预备知识 17

3.3 附有条件的最小支撑树算法 19

3.4 附有条件的最小支撑树算法实例 21

3.5 通风网络基本回路矩阵求解算法 22

3.6 小结 26

参考文献 26

第4章 复杂通风网络自然分风的新算法 28

4.1 复杂通风网络解算评述 28

4.2 非线性代数方程组解法评述 30

4.3 基于改进牛顿法的通风网络自然分风解算 31

4.4 基于遗传算法的通风网络自然分风解算 35

4.5 小结 37

参考文献 38

第5章 基于遗传算法的一体化通风网络优化算法 40

5.1 一体化通风网络优化模型 41

5.2 通风网络优化模型求解的方法比较 42

5.3 基于遗传算法的一体化通风网络优化 43

5.4 通风网络优化实例 44

5.5 小结 47

参考文献 49

第6章 基于遗传算法的通风网络两步法风流调节优化算法 51

6.1 混合型通风网络两步法优化的基本框架 51

6.2 基于遗传算法的通风网络两步法风流调节优化算法 52

6.3 通风网络优化实例 53

6.4 小结 58

参考文献 58

第7章 基于遗传算法的通风网络风量分配优化算法 60

7.1 混合型通风网络风量分配优化模型 60

7.2 基于遗传算法的通风网络风量分配优化算法 62

7.3 通风网络风量分配优化实例 63

7.4 小结 65

参考文献 66

第8章 网络最小费用最大流双目标遗传算法 67

8.1 问题的提出 67

8.2 问题描述和预备知识 67

8.3 网络最小费用最大流双目标遗传算法 71

8.4 算法实例 72

8.5 小结 76

参考文献 76

第9章 点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法 77

9.1 问题的提出 77

9.2 问题描述和预备知识 77

9.3 点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法 80

9.4 算法实例 80

9.5 小结 84

参考文献 84

第10章 基于栈的网络最大流算法 85

10.1 问题的提出 85

10.2 问题描述和预备知识 85

10.3 基于栈的网络最大流搜索算法 86

10.4 算法实例 87

10.5 小结 88

参考文献 88

第11章 附有条件的网络最短路径算法 90

11.1 问题的提出 90

11.2 基本概念 90

11.3 附有条件的最短路径算法 92

11.3 算法实例 94

11.4 小结 95

参考文献 95

第12章 栅格数据模型中附有条件的最短路径算法 97

12.1 问题的提出 97

12.2 问题描述和预备知识 97

12.3 附有条件的最短路径算法 100

12.4 算法实例 102

12.5 小结 103

参考文献 103

第13章 灾情巡查问题的两目标优化算法 104

13.1 问题的提出 104

13.2 灾情巡视问题的两目标优化模型 105

13.3 灾情巡视问题的遗传两目标优化算法 107

13.5 灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法 111

13.6 小结 117

参考文献 117

第14章 总结与展望 119

14.1 总结 119

14.2 本书主要创新点 121

14.3 进一步研究的方向 122

附录 124

附录1 附有条件的最小支撑树算法程序 124

附录2 通风网络自然分风的牛顿法算法程序 125

附录3 基于遗传算法的一体化通风网络优化算法程序 127

附录4 基于遗传算法的通风网络两步法风流调节优化算法程序 141

附录5 基于遗传算法的通风网络风量分配优化算法程序 152

附录6 网络最小费用最大流双目标遗传算法程序 160

附录7 点和边有容量约束的网络最小费用最大流算法程序 172

附录8 基于栈的网络最大流算法程序 177

附录9 附有条件的网络最短路径算法程序 182

附录10 灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法程序 184

后记 190