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基于R2-MOEA/D算法的顶板支护决策模型

郝秦霞 汪连连 张金锁

郝秦霞,汪连连,张金锁.基于R2-MOEA/D算法的顶板支护决策模型[J].工矿自动化,2021,47(10):77-84..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020120019
引用本文: 郝秦霞,汪连连,张金锁.基于R2-MOEA/D算法的顶板支护决策模型[J].工矿自动化,2021,47(10):77-84..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020120019
HAO Qinxia, WANG Lianlian, ZHANG Jinsuo. Decision model of roof support based on R2-MOEA/D algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(10): 77-84. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020120019
Citation: HAO Qinxia, WANG Lianlian, ZHANG Jinsuo. Decision model of roof support based on R2-MOEA/D algorithm[J]. Industry and Mine Automation, 2021, 47(10): 77-84. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020120019

基于R2-MOEA/D算法的顶板支护决策模型

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020120019
基金项目: 

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)

详细信息
  • 中图分类号: TD327.2

Decision model of roof support based on R2-MOEA/D algorithm

  • 摘要: 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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出版历程
  • 刊出日期:  2021-10-20

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