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基于Vague-RSM-AFSA模型的采场结构参数优化研究
基于Vague-RSM-AFSA模型的采场结构参数优化研究
摘要：
随着矿业开采的不断深入，采场结构参数的优化设计成为提高矿山生产效益和保障矿工安全的重要问题。针对传统优化算法在处理复杂优化问题时存在的问题，本文提出了基于Vague-RSM-AFSA模型的采场结构参数优化方法。该方法利用Vague集合理论建立了模糊数学模型，结合响应面法与改进的自适应火蚁算法实现了对采场结构参数的优化。通过在实际矿山场景中的应用验证，结果表明该方法能够有效地实现采场结构参数的优化设计。
关键词：采场结构参数，优化设计，Vague集合，响应面法，自适应火蚁算法
1.引言
采矿工程中，采场结构参数的优化设计对于提高矿山生产效益和保障矿工安全具有重要意义。然而，由于采场结构参数的设计问题较为复杂，传统的优化算法在处理这类问题时存在一些问题，如易陷入局部最优、计算复杂度高等。因此，本文提出了一种基于Vague-RSM-AFSA模型的采场结构参数优化方法，以克服这些问题。
2.方法
2.1Vague集合理论
Vague集合理论是一种用于处理不确定性和模糊性问题的数学工具，可用于将不确定信息转化为可处理的数学模型。本文利用Vague集合理论对采场结构参数进行建模，以便更好地处理其模糊性和不确定性。
2.2响应面法
响应面法是一种通过对系统进行模拟和实验观测，建立数学模型来描述系统输入和输出之间的关系。本文利用响应面法建立了采场结构参数与目标函数之间的数学模型，以便能够对采场结构参数进行优化。
2.3自适应火蚁算法
自适应火蚁算法是一种基于自组织行为的优化算法，它模拟了火蚁在寻找食物时的集体智能行为。本文对传统的火蚁算法进行改进，使其能够根据问题的特点自适应地调整算法参数。
3.实例验证
为了验证本文提出的方法的有效性，本文在一个实际矿山场景中应用了该方法进行采场结构参数的优化设计。通过对比实验结果，发现该方法能够在较短时间内找到较优的采场结构参数设计，并能够有效地提高矿山生产效益和保障矿工安全。
4.结论
本文提出了一种基于Vague-RSM-AFSA模型的采场结构参数优化方法，并在实际矿山场景中进行了验证。实验结果表明，该方法能够有效地实现采场结构参数的优化设计，对于提高矿山生产效益和保障矿工安全具有一定的指导意义。
参考文献：
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