计算智能及其在采矿工程中的应用

计算智能以迭代计算为特征,通过反复运算搜索出所求问题的最优解.文中分别介绍遗传算法、遗传规划、进化规划、人工神经网络及蚁群算法,并列举它们在矿业中的应用.     

露天矿多分期开采采剥关系的动态优化

应用优化技术和计算机方法，在考虑多种优化原则条件下，提出了露天矿多分期开采采剥关系的动态优化模型。并针对多分期开采的特点，提出了求解这些动态优化模型的降维方法。     

改进的遗传规划研究

本文针对遗传规划中群体规模较大,收敛效率较低等特点,提出了对传统遗传规划中初始群体的生成方法的改进。使生成的初始群体具有良好的性能,从而提高遗传规划的收敛效率。通过对两个函数进行符号回归验证,说明此方法是合理可行的。     

关于遗传算法收敛的随机性研究

深入分析遗传算法的随机性 ,提出采用收敛率作为衡量计算收敛性的判据 ,并指出收敛性服从对数正态分布。利用单因素及多因素方差分析研究了复制概率、交换概率及突变概率的影响 ,研究结果表明遗传算法具有很大的随机性 ,需要采用数理统计进行处理。     

我国采矿系统工程的技术进展

对我国采矿系统工程领域若干技术问题的发展进行了论述,涉及微机软硬件系统的进展,矿山优化设计、矿山信息管理、矿山科研工作的热点问题、我国采矿系统工程中存在的问题及对策等。     

矿山事故分析的知识发现算法

结合遗传算法的寻优特点，并按照关联规则挖掘的要求，将两者紧密融合，构造出了ARM—GA(Association Rules Miningon Genetic Algorithm)算法。此算法增加了一个过滤算子，并采用了一种新型的交叉概率定义法。最后，本文基于该算法对矿山事故进行分析，取得了良好的效果。     

我国采矿系统工程的技术进展

对我国采矿系统工程领域若干技术问题的发展进行了论述,涉及微机软硬件系统的进展、矿山优化设计、矿山信息管理、矿山科研工作的热点问题、我国采矿系统工程中存在的问题及对策等。     

改进的蚁群算法在矿山物流配送路径优化中的研究

物流配送路径优化问题是公认的NP难题，本文运用一种新型的模拟进化算法——蚁群算法对其进行求解。针对车辆路径问题及蚁群算法各自的特点，本文对蚁群算法进行多方面改进，以优化其搜索能力和加快收敛速度。文中通过对实例计算求解，取得了满意的结果，从而证明了新算法的有效性。     

采矿系统工程的现状与发展

本文介绍采矿系统工程目前的现状及其今后的发展。