基于智能優(yōu)化算法的通風網(wǎng)絡優(yōu)化算法研究

第1章　緒論
1.1　研究背景
1.2　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3　礦井通風網(wǎng)絡優(yōu)化中存在問題
1.4　主要內(nèi)容和組織
參考文獻
第2章　通風網(wǎng)絡分析的數(shù)學模型
2.1　風流流動和變化的基本規(guī)律
2.2　通風網(wǎng)絡分析的數(shù)學模型
2.3　小結(jié)
參考文獻
第3章　附有條件的最小支撐樹算法
3.1　問題的提出
3.2　相關預備知識
3.3　附有條件的最小支撐樹算法
3.4　附有條件的最小支撐樹算法實例
3.5　通風網(wǎng)絡基本回路矩陣求解算法
3.6　小結(jié)
參考文獻
第4章　復雜通風網(wǎng)絡自然分風的新算法
4.1　復雜通風網(wǎng)絡解算評述
4.2　非線性代數(shù)方程組解法評述
4.3　基于改進牛頓法的通風網(wǎng)絡自然分風解算
4.4　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡自然分風解算
4.5　小結(jié)
參考文獻
第5章　基于遺傳算法的一體化通風網(wǎng)絡優(yōu)化算法
5.1　一體化通風網(wǎng)絡優(yōu)化模型
5.2　通風網(wǎng)絡優(yōu)化模型求解的方法比較
5.3　基于遺傳算法的一體化通風網(wǎng)絡優(yōu)化
5.4　通風網(wǎng)絡優(yōu)化實例
5.5　小結(jié)
參考文獻
第6章　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡兩步法風流調(diào)節(jié)優(yōu)化算法
6.1　混合型通風網(wǎng)絡兩步法優(yōu)化的基本框架
6.2　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡兩步法風流調(diào)節(jié)優(yōu)化算法
6.3　通風網(wǎng)絡優(yōu)化實例
6.4　小結(jié)
參考文獻
第7章　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡風量分配優(yōu)化算法
7.1　混合型通風網(wǎng)絡風量分配優(yōu)化模型
7.2　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡風量分配優(yōu)化算法
7.3　通風網(wǎng)絡風量分配優(yōu)化實例
7.4　小結(jié)
參考文獻
第8章　網(wǎng)絡最小費用最大流雙目標遺傳算法
8.1　問題的提出
8.2　問題描述和預備知識
8.3　網(wǎng)絡最小費用最大流雙目標遺傳算法
8.4　算法實例
8.5 小結(jié)
參考文獻
第9章　點和邊有容量約束的網(wǎng)絡最小費用最大流算法
9.1　問題的提出
9.2　問題描述和預備知識
9.3　點和邊有容量約束的網(wǎng)絡最小費用最大流算法
9.4　算法實例
9.5　小結(jié)
參考文獻
第10　章基于棧的網(wǎng)絡最大流算法
10.1　問題的提出
10.2　問題描述和預備知識
10.3　基于棧的網(wǎng)絡最大流搜索算法
10.4　算法實例
10.5　小結(jié)
參考文獻
第11章　附有條件的網(wǎng)絡最短路徑算法
11.1　問題的提出
11.2　基本概念
11.3　附有條件的最短路徑算法
11.3　算法實例
11.4　小結(jié)
參考文獻
第12章　柵格數(shù)據(jù)模型中附有條件的最短路徑算法
12.1　問題的提出
12.2　問題描述和預備知識
12.3　附有條件的最短路徑算法
12.4　算法實例
12.5　小結(jié)
參考文獻
第13章　災情巡查問題的兩目標優(yōu)化算法
13.1　問題的提出
13.2　災情巡視問題的兩目標優(yōu)化模型
13.3　災情巡視問題的遺傳兩目標優(yōu)化算法
13.5　災情巡視問題的蟻群兩目標優(yōu)化算法
13.6　小結(jié)
參考文獻
第14章總結(jié)與展望
14.1　總結(jié)
14.2　本書主要創(chuàng)新點
14.3　進一步研究的方向
附錄
附錄1　附有條件的最小支撐樹算法程序
附錄2　通風網(wǎng)絡自然分風的牛頓法算法程序
附錄3　基于遺傳算法的一體化通風網(wǎng)絡優(yōu)化算法程序
附錄4　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡兩步法風流調(diào)節(jié)優(yōu)化算法程序
附錄5　基于遺傳算法的通風網(wǎng)絡風量分配優(yōu)化算法程序
附錄6　網(wǎng)絡最小費用最大流雙目標遺傳算法程序
附錄7　點和邊有容量約束的網(wǎng)絡最小費用最大流算法程序
附錄8　基于棧的網(wǎng)絡最大流算法程序
附錄9　附有條件的網(wǎng)絡最短路徑算法程序
附錄10　災情巡視問題的蟻群兩目標優(yōu)化算法程序
后記