矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质技术

本公开提供的一种矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质，包括：基于矿井拓扑关系图，确定矿井拓扑关系图中的极小点集合，初始化监测设备的部署位置及对应参数；将其输入人工蜂群算法，将部署成本、最大响应时间、统一监测能力及平均响应时间作为人工蜂群算法的目标函数进行多次迭代计算；结束计算后，基于当前迭代结果生成多组部署方案，输出多组部署方案。本公开通过在矿井拓扑关系图的基础上，利用人工蜂群算法，对目标函数进行迭代计算以此在矿井拓扑关系图中确定出监测设备多组部署方案，从而兼顾检测成本与响应时间快速生成了多组部署方案，使用户能够根据实际情况灵活确定使用的部署方案，提高效率的同时提升用户体验。提升用户体验。提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及矿井危害监测
，尤其涉及一种矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]矿井巷道是煤矿等矿石产业生产中的重要通道之一，其可以将矿石从工作面通过传送带送到地面，在矿石开采中发挥着十分重要的作用。例如矿井水害是矿井中常见的危害，其轻则会恶化矿井生产环境，造成工作面接续紧张；重则会造成矿产资源、工矿企业等的重大损失并危及井下工作人员人身安全。
[0003]进而如何在兼顾成本的情况下，快速高效的对矿井内情况进行监测，迅速发现问题反馈问题，成为当前本领域亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开的目的在于提出一种矿井监测设备优化部署方法、设备、电子设备及存储介质。
[0005]基于上述目的，本公开提供了一种矿井监测设备优化部署方法，包括：
[0006]基于矿井拓扑关系图，确定所述矿井拓扑关系图中的极小点集合，初始化监测设备的部署位置及对应参数；
[0007]将所述极小点集合、初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿井监测设备优化部署方法，包括：基于矿井拓扑关系图，确定所述矿井拓扑关系图中的极小点集合，初始化监测设备的部署位置及对应参数；将所述极小点集合、初始化的所述部署位置及所述对应参数输入人工蜂群算法，将部署成本、最大响应时间、统一监测能力及平均响应时间作为所述人工蜂群算法的目标函数进行迭代计算，基于每次迭代结果或迭代次数判断是否结束所述人工蜂群算法；响应于结束所述人工蜂群算法，基于当前迭代结果生成多组部署方案，输出所述多组部署方案。2.根据权利要求1所述的方法，其中，通过所述人工蜂群算法进行迭代计算时，包括：所述人工蜂群算法进行当前迭代计算后，在所述极小点集合中随机选取设定数量个极小点重新输入所述人工蜂群算法；通过所述人工蜂群算法进行下一次迭代计算。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出所述多组部署方案之后，还包括：根据预设部署成本区间和/或预设最大响应时间区间，在所述多组部署方案中选取至少一种部署方案。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于每次迭代结果或迭代次数判断是否结束所述人工蜂群算法，包括：通过确定每次迭代结果的总收益是否不大于0或确定迭代次数是否大于预设迭代次数，判断是否结束所述人工蜂群算法。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于矿井拓扑关系图之前，包括：获取矿井内各位置的高程及矿井内各巷道的连接关系，根据所述高程及所述连接关系生成所述矿井拓扑关系图。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标函数，具体为：min{f1(x)，f2(x)}min{f3(x)，f4(x)}其中，f1(x)为部署成本函数，f2(x)为最大响应时间函数，f3(x)为统一监测能力函数，f4(x)为平均响应时间函数。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述部署成本函数，具体为其中，x
i
为在矿井拓扑关系图中的第i点是否部署监测设备，x
i
＝0or1，x
′
k
为在矿井拓扑关系图中的第k点是否部署电源设备，x
′
k
＝0...

【专利技术属性】
技术研发人员：武强，赵颖旺，张建安，胡俭，郑永飞，杨帆，张池，孙文，王靖凯，朱信龙，高彬，呼少平，王宏科，刘辉，田水豹，谢沛，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：