动态邻域MOPSO在煤矿智能化管理平台设计中的应用

"基于准则的方法-煤矿智能化综采工作面管理平台设计，群体智能" 本文主要探讨了基于准则的方法在煤矿智能化综采工作面管理平台设计中的应用，特别是在多目标优化问题上的应用。这种方法不同于传统的多目标优化策略，它不同时处理所有目标，而是分阶段针对不同目标进行优化。具体来说，这里提到了Hu和Eberhart以及Parsopoulos和Vrahatis的工作，他们提出了双目标的多目标优化问题的基于准则的MOPSO（Multi-Objective Particle Swarm Optimization）方法。 动态邻域MOPSO是Hu和Eberhart发展的一种特殊形式，它根据粒子在目标空间的距离动态地确定邻域。在这个方法中，每个目标函数分别影响粒子速度的不同方面。以目标函数11(X)为例，粒子的邻域由适应度值接近于11(X)的其他粒子组成。在邻域内，对于第二个目标函数12(X)，拥有最佳适应值的粒子成为邻域最佳粒子。只有当新位置比当前个体最优位置更好时，才会更新个体最优。 图18.1展示了动态邻域MOPSO的工作原理。图中的点代表目标空间中的粒子。以粒子X1为例，如果11(X)用于定义邻居，那么X1的邻域将包括与其11(X)值最接近的粒子X2和X3。另一个例子是，粒子X4的邻域包括自身以及X1和X2。在这些邻域中，对于目标12(X)，选择适应度最佳的粒子作为邻域最优解。 群体智能是这一领域的重要概念，如粒子群优化（PSO）算法，通常采用特定的邻域拓扑结构，允许邻域之间的信息交流。在动态邻域MOPSO中，邻域可能不重叠，以防止过多的信息交换，确保算法的多样性和搜索效率。 这部分内容出自Andries P. Engelbrecht的《计算群体智能基础》一书，该书是世界著名计算机教材，深入讲解了群体智能的基础理论和应用，包括PSO等算法在解决复杂优化问题中的作用，对于理解如何利用群体行为的原理来构建智能系统具有重要意义。在煤矿智能化综采工作面管理平台的设计中，这种基于准则的优化方法可以帮助实现更高效、更精确的决策，优化工作面的生产效率和安全性。