多群自适应粒子群算法优化矿井通风网络的节能效果

本文主要探讨了矿井通风网络的分支风量优化问题，目标是通过优化方法实现矿井通风系统的总功率最小化。研究者采用了多种群自适应粒子群优化算法（MA-PSO），这是一类结合了生物群体智能概念的优化算法，特别适用于解决复杂优化问题。 MA-PSO算法首先对初始种群进行预处理，对适应值进行排序，然后根据预处理后的局部最优解，将种群划分为五个子群，这样可以保持种群的多样性。在速度更新过程中，引入了拓扑项和种群交流因子，使得算法在求解空间中以种群为单位进行全局搜索，这有助于加快种群进化和算法的收敛速度。 算法的关键创新在于其自适应权重和冗余粒子初始化淘汰策略。自适应权重可以根据当前搜索状态动态调整，增强了算法的搜索能力；而冗余粒子的初始化和淘汰则有助于避免陷入局部最优，提升算法的学习能力。这些策略的结合使得MA-PSO在面对矿井通风网络复杂的物理约束（如风量平衡、风压平衡、分支阻力和风机特性曲线）时，能更有效地找到全局最优解。 实验结果显示，MA-PSO算法表现出显著的优势，它具有较高的多模态寻优率，即能够在多个局部最优解中找到全局最优，同时拥有更快的收敛速度和更高的收敛精度。在实际应用中，优化后的通风系统总功率下降了26.78%，体现出明显的节能效果，对于矿井的能源管理和环境保护具有重要的实践意义。 这篇研究深入探讨了如何利用多种群自适应粒子群算法来优化矿井通风网络设计，为降低能耗、提高通风效率提供了有效的数学工具和技术支持。这对于提升矿井运营效率、保障人员安全以及实现绿色开采具有重要的理论价值和实际应用价值。