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题名基于R2-MOEA/D算法的顶板支护决策模型
被引量：2
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作者
郝秦霞
汪连连
张金锁
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
西安科技大学安全科学与工程学院
西安科技大学能源经济管理研究中心
延安大学经济与管理学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2021年第10期77-84,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0808301)
国家自然科学基金青年基金项目(51804248)。
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文摘
现有的顶板支护决策方法或片面分析安全因素,或对指标客观赋予权重,未能有效分配权重系数,不能满足高维多目标顶板案例决策的需求。针对该问题,对顶板来压指标进行分析,提出了一种基于R2指标的差分高维多目标进化(R2-MOEA/D)算法的顶板支护决策模型。首先针对来压状态定义指标属性,建立顶板指标知识库,利用层次分析法和熵值法对知识库中的条件指标进行计算,得到指标的主观权重和客观权重;然后在确定主观、客观权重的基础上引入权重矩阵,构建基于R2-MOEA/D算法的顶板多目标决策模型;最后基于R2-MOEA/D算法将多目标问题分解成多个子问题,利用切比雪夫函数作为R2指标排序标准进行个体选择,得到收敛性和多样性较好的Pareto最优解,即相似度最高的条件指标顶板案例,其对应的结果属性为事故案例的决策提供了支护方案。实验结果表明:R2-MOEA/D算法与NSGA2算法、NSGA3算法、RVEA算法相比,在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优,改善了高维空间中的搜索能力。通过山西霍州三交河煤矿2-6011巷道和10-4151巷道对基于R2-MOEA/D算法的顶板支护决策模型进行可行性评定,结果表明:由R2-MOEA/D算法检索出的解决方案符合该矿的实际支护情况。
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关键词
巷道支护
顶板来压
顶板支护
顶板指标知识库
R2-MOEA/D算法
综合权重法
条件指标
结果属性
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Keywords
roadway support
roof weighting
roof support
roof index knowledge base
R2-MOEA/D algorithm
comprehensive weight method
conditional index
result attribute
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分类号
TD327.2
[矿业工程—矿井建设]
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