基于差分进化算法的煤矿选址问题研究开题报告

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1、毕业设计（论文）开题报告一、本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势研究意义：众所周知，煤炭工业一直是与国家发展息息相关的支柱性产业，其发展水平直接影响到很多其它重要产业的发展，煤炭资源的高效开发和利用关系到国计民生，在一定程度上决定国家的发展程度，当前随着经济全球化和信息网络技术的迅速发展，以及很多高科技技术在煤炭工业中的广泛应用，使其得到了空前的快速和高效的发展，其中勘探技术的日渐成熟使得越来越多的矿产资源得到了合理地发掘和利用，伴随而来的煤矿选址问题便成为了煤矿建设中要解决的首要问题，选址问题直接影响到资源的有效开发利用和企业的安全经济运行。首先，煤矿的合理选址是煤矿系统中

2、具有战略意义的投资决策问题。煤矿的建设投资规模大，占用土地而且建成后不易调整，对企业经营具有长期性的影响。另外煤矿选址的合理性也影响着资源的充分开发利用和环境的有效保护等方面，合理选址对整个经济系统也有着十分重要的现实意义；其次，合理选址有助于合理界定划分政府与企业对其承担的职能，促进系统规划与建设的有效运行机制的制定；最后，根据煤矿选址的客观规律，研究职能相应的政策措施，探讨运用各种调控手段，加强政府和企业有关行为的引导，以使煤矿空间布局逐步趋向优化，对于实现现代煤矿各环节的有效衔接，优化煤矿系统、改善地区综合投资环境，带动相关产业科学布局和良性发展，促进经济结构调整，提高经济运行质量

3、和效益，进一步使经济体制和经济增长方式得到根本性改变，实现可持续发展战略。因此,在煤矿的选址规划中,建立有效的理论模型，设计可行的求解算法，是帮助决策者进行合理选址决策的重要前提。发展现状、水平和发展趋势：国外对煤矿选址问题的研究已有60余年的历史，国内在这方面的研究起步较晚，只有10余年的历史，但也有许多学者对其进行了较深入的研究，在理论和实践上都取得了较大的成果。国内外对各种类型煤矿的选址问题在理论和实践方面都取得了令人瞩目的成就，形成了许多可行的模型和方法。随着计算机技术和现代智能优化技术的发展，煤矿选址从最初的人工筛选方式发展为通过计算机自动生成矿址的方式，其优化方法也由传统的数

4、学优化方法上升到现代的智能优化算法，已经发展了多种智能优化算法，包括模拟退火法、禁忌搜索算法、遗传算法以及粒子群算法等等。就目前差分进化算法在煤矿选址中的应用而言，其尚处于未成熟阶段，多在在煤矿选址问题上多使用其他比较成熟的方法，所以差分进化在煤矿选址问题中的应用有很大的研究和应用空间。一、本课题拟采用的研究手段（途径）和可行性分析1、研究手段（途径）主要采用的研究手段和研究方法有：调查法、文献研究法、定量分析法、个案研究法、模拟法（模型方法）2、模型建立煤矿选址问题属于多项目多位置选址问题，是难以解决的离散变量多目标组合优化问题，本课题所使用的方法中，首先通过定义等效概率矩阵，将多项目

5、多位置选址问题这一离散变量多目标组合优化问题转化为连续变量多目标组合优化问题，然后利用差分进化？；然后使用MATLAB语言编写相应程序对数据进行处理，并用相关的实验数据来验证程序与研究方法的正确性。选址问题，是指为一个或几个服务设施（或工厂项目）在一定区域内选定它的位置，使某一个或多个指标同时达到最优。在实际工程设计及城市规划中，常遇到多目标多项目选址问题。在这类问题中，一般先提出一个有限位置集备选，再对各方案进行多目标比较或者评价，确定项目的建设位置，以使整个系统效益达到最佳。将差分进化算法引入煤矿选址的选择，建立基于差分进化算法的煤矿选址的模型。采用ＤＥ进行计算，更加简单、有效、，更

6、具全局寻优能力，增加了决策的科学性、规范性。差分计划算法(DifferentialEvolution,DE)是一种新兴的进化计算技术，是基于群体智能理论的优化算法，通过群体内个体间的合作与竞争产生的群体智能指导优化搜索,保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性,具有较强的全局收敛能力和鲁棒性，且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题。一、论文工作计划（阶段工作内容及计划完成指标）根据本次研究的目的和时间要求，进度安排如下：1、2013年3月上旬至4月初：明确课题目的

7、，查找部分参考资料，并完成开题报告的编写；2、2013年4月初至4月中旬：学习并掌握基于差分进化的煤矿选址问题的理论知识，搜索成型的基于差分进化的煤矿选址问题的程序，研究读懂程序；3、2013年4月中旬至4月底：编写基于差分进化的煤矿选址问题的标定程序，完成论文初稿；4、2013年5月初至5月底：修改论文，完成论文定稿，翻译专业文章，并对论文做出总结；5、2013年6月初，演示汇报，准备毕业答辩。