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作者：王伟峰;白玉;杨泽;李寒冰;陈怡帆;马岩松;
单位：西安科技大学安全科学与工程学院;西安科技大学通信与信息工程学院;
摘要：针对煤矿复杂通风网络解算效率低与动态适应性不足的问题，提出一种遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)。以矿井通风基本定律和矿用风机特性曲线为约束，建立以最小化通风功耗为目标的优化模型。为克服GA收敛速度慢的缺陷，选取随机竞争与算术交叉-高斯变异算子组合提升种群多样性，增强全局收敛性并避免局部最优；针对PSO的早熟现象，设计潜力粒子替换与冗余粒子重启的淘汰策略，并提出基于适应值标准差的自适应惯性权重调节策略，提高算法全局搜索能力；结合学习因子的动态协同机制，实现全局探索与局部优化的动态平衡。结果表明，优化后的通风机功耗降低16.86%,证明GA-PSO在收敛速度和优化能力方面显著优于单独应用GA或PSO,有效克服了传统方法在复杂风网中的早熟收敛与维度灾难问题，为矿井通风系统节能与安全调控提供理论支撑。
关键词：煤矿通风;;遗传算法;;粒子群优化算法;;网络解算优化;;风机功耗
基金资助：国家自然科学基金项目(52074213);; 陕西省重点研发计划项目(2022QCY-LL-70);; 陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2023KXJ-052);; 西安市“科学家+工程师”队伍建设项目(2024JH-KGDW-0111)
