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基于蚁群算法的井下救援路径优化方法

龚星宇1 常心坦2 贾澎涛1 罗碧波

龚星宇,常心坦,贾澎涛,等.基于蚁群算法的井下救援路径优化方法[J].工矿自动化,2018,44(3):76-81..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017030023
引用本文: 龚星宇,常心坦,贾澎涛,等.基于蚁群算法的井下救援路径优化方法[J].工矿自动化,2018,44(3):76-81..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017030023
GONG Xingyu, CHANG Xintan, JIA Pengtao, et al. Optimization method for mine rescue path based on ant colony algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(3): 76-81. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017030023
Citation: GONG Xingyu, CHANG Xintan, JIA Pengtao, et al. Optimization method for mine rescue path based on ant colony algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2018, 44(3): 76-81. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017030023

基于蚁群算法的井下救援路径优化方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017030023
基金项目: 

西安市科技计划项目(2017079CG/RC042(XAKD001))

西安科技大学培育基金项目(201746)

详细信息
  • 中图分类号: TD77

Optimization method for mine rescue path based on ant colony algorithm

  • 摘要: 针对火灾背景下煤矿应急救援路径的优化问题,提出了一种基于蚁群算法的井下救援路径优化方法;建立了井下救援路径选择影响因素的层次结构模型,各影响因素按重要程度由高到低排列为CO浓度、瓦斯浓度、风量风速、巷道行走难度和人员综合素质;利用各影响因素的量化值更新蚁群算法信息素,寻找并保存最优路径。仿真结果表明,采用基于蚁群算法的井下救援路径优化方法能够选出最优路径,同时最优解具有较好的收敛性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2018-03-10

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