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Multi-objective airflow distribution optimization for mine ventilation networks using a hybrid intelligent optimization algorithm
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AI
DOI：10.1038/s41598-026-66634-7.png)
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摘要
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高通风能耗、复杂的气流调控以及气流分布对阻力扰动的敏感性仍然是矿井通风网络中的主要挑战。为解决这些问题，本文开发了一种耦合多目标优化与决策制定的气流分布规划框架。该框架同时考虑通风能耗、调节器数量和通风网络稳定性，并构建了一个集成多目标优化模型。为提高求解效率，提出了一种混合多目标智能优化算法SPEA/R-IWO，该算法将基于参考方向的强度帕累托进化算法（SPEA/R）与入侵杂草优化算法（IWO）相结合。SPEA/R-IWO生成的帕累托最优候选方案进一步采用熵权TOPSIS方法进行评估，以确定优选的气流控制方案。案例研究表明，所提出的框架能够有效降低能耗和调控相关成本，同时提高通风网络的稳定性。
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