改进狼群算法在概率积分法模型参数反演中的应用

"这篇论文提出了一种基于改进狼群算法的概率积分法模型参数反演方法，用于提高开采沉陷预计的精度和效率。通过分析狼群算法（WPA）的优缺点，研究者们提出了二次游走和变异行为的改进策略，形成改进狼群算法（IWPA），并将其应用于概率积分法的参数反演中，创建了MIWPA方法。模拟试验和实际应用表明，MIWPA在参数反演的准确性和可靠性上优于传统的WPA，满足了工程应用的需求。" 本文主要讨论的是在采矿工程中，如何利用智能优化算法来提高开采沉陷预计的模型参数反演精度。概率积分法是一种常见的预测开采过程中地面沉陷的方法，但确定其模型参数一直是一项挑战。为了解决这一问题，作者分析了传统的狼群算法（WPA）并对其进行了改进。 改进狼群算法（IWPA）的核心在于引入了二次游走和变异行为策略。二次游走策略旨在增强算法的全局搜索能力，避免早熟收敛；而变异行为的加入则增加了算法的多样性，有助于跳出局部最优解，寻找更优的全局解。将IWPA应用到概率积分法模型参数反演中，形成了名为MIWPA的新方法。 经过模拟试验，MIWPA的反演参数相对误差和中误差分别控制在3.4%和4.02以内，表现出较高的精度。与标准的狼群算法相比，MIWPA的性能更优。此外，当将MIWPA应用于淮南矿区顾桥矿1414(1)工作面的实际案例时，得出的概率积分法模型参数能够有效预测下沉值和水平移动值，拟合中误差仅为114.88毫米，满足了工程实践的需求。 关键词涉及的领域包括开采沉陷预计，这是矿业工程中的重要问题，需要准确预测以确保安全和环境保护；概率积分法是解决这一问题的一种常用工具，但其参数的确定需要有效的计算方法；智能优化算法，如改进狼群算法，是解决复杂优化问题的有效手段，能够提高参数反演的效率和准确性。 这项研究通过改进狼群算法，为概率积分法模型参数的反演提供了新的思路，对于提高开采沉陷预计的精度和速度具有重要意义，对矿业工程的实践具有指导价值。