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遗传算法优化资源配置提高综采面可靠性的研究

STUDY ON IMPROVING RELIABILITY OF FULLY-MECHANIZED COAL WINNING FACE USING GENETIC ALGORITHMS TO OPTIMIZE RESOURCE ALLOCATION
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摘要 遗传算法“优胜劣汰”的原则在解决非线性不连续多峰函数问题时,优于其它传统优化方法。本文在分析了背包问题和混合遗传算法特点的基础上,首次运用遗传算法建立了优化资源配置以提高综采面可靠性模型。成果应用表明,该模型简便、可靠、具有先进性,对促进综采高产高效具有积极的作用。 Genetic Algorithms (GA) is better than traditional methods in solving the nonlinear and discontinuous functions because it has the principle of "excellent one wins, inferior one discards". Based on Genetic Algorithms, the model, which improves the reliability of fully-mechanized coal winning (FMCW) face, has been set up to allot the limit resource perfectly after analyzing the characteristics of the knapsack problem and mixed GA. The results prove that the model is simple, convenient and reliable. It has positive effect on high yield and high efficiency of FMCW face.
出处 《矿冶》 CAS 2006年第4期13-16,共4页 Mining And Metallurgy
关键词 遗传算法 背包问题 综采面 可靠性 Genetic Algorithms knapsack problem fully-mechanized coal winning face reliability
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参考文献4

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共引文献22

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