矿井瓦斯传感器优化选址研究
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摘要
对井下瓦斯及时、有效地监控，传感器布置方式至关重要。现行煤矿安全规程及相关规范采用的一些布置参数多来源于现场实践经验，其主要关注致灾因素间耦合模式相对固定的高风险点即瓦斯安全关注点，较少顾及瓦斯监测点点间距、点密度和空间分布等情况，导致瓦斯监测存在预报预警风险缺陷。因此，研究满足预警要求且经济可行的瓦斯传感器无盲区布置的优化选址方法对提高监测系统性能、预防重特大瓦斯事故的发生具有重要价值。
论文以矿井复杂通风巷道的瓦斯监测点优化选址问题为研究对象，在对相关文献回顾与总结的基础上，采用信息熵、层次分析法、禁忌-蚁群算法、混合PACA算法及空间数据处理技术，对矿井通风巷道瓦斯传感器优化选址模型建模、模型的高效求解算法和瓦斯传感器选址决策支持系统的构建等问题进行创新性研究，以期为矿井瓦斯传感器的优化布置提供一些新方法和新思路。
（1）为实现高风险区域的瓦斯灾害防备，论文基于矿井通风巷道瓦斯涌出与运移表现特性，借鉴安全评价方法和不确定性理论，确定了瓦斯积聚影响因素的评价指标体系，建立了基于信息熵的瓦斯积聚危险性评价模型，并以山西北茹矿为例，验证本文所建立的瓦斯积聚危险性评价方法，得出的积聚危险规律现场应用效果良好。
（2）论文将设施选址理论引入瓦斯传感器优化布置中，在对瓦斯传感器设施选址特征进行深入剖析的基础上，应用宏观模型和微观模型相结合的优化思想，提出了兼顾监测覆盖范围和瓦斯安全关注点的瓦斯传感器布置方式，借助图论理论、设施覆盖选址理论和线性规划方法建立了四类基于不同选址目标的瓦斯传感器选址模型，并对上述模型进行了拓展，提出了分区分级瓦斯传感器选址模型，对模型的应用和处理方法进行了实例验证。
（3）针对本文提出的瓦斯传感器选址模型采用精确算法难以求解的问题，设计了启发式的基于列减少算法、禁忌搜索和蚁群算法的三阶段混合蚁群算法，详细讨论了混合算法的组合框架、策略设计、约束条件的处理和求解步骤等内容，并运用算例求解对比，验证了混合蚁群算法求解瓦斯传感器选址模型的可行性、先进性和有效性。
（4）设计开发了基于GIS的瓦斯传感器优化选址决策支持系统。运用Geodatabase几何网络模型对矿井通风网络进行了建模，以此为基础实现了关键功能模块的研发，有效地降低了系统的开发难度，应用于实际矿井，取得了良好的效果。
To timely and effectively monitor coal gas, methane sensor arrangements modesare of crucial importance. Currently, arrange parameters proposed by coal mine safetyregulations and correlative specifications mostly originate from experience and arechiefly concerned with high risk points, namely, methane safety security concerns,where disaster factors are easy to couple, however, the distance between two points,points density and spatial distribution etc, are always ignored, Which led to the risk inmethane forewarning. Therefore, study the reasonable, economic and meeting warningneeds methane sensor placement are of significant value in enhancing monitoringsystem performance and preventing the occurrence of major gas accidents.
The topic of this research is the optimal placement of coal gas monitoring points incomplexity ventilation roadways. Based on the relevant literature reviewed andsummaries, the following subjects, which are the model modeling of methane sensoroptimal placement in complexity ventilation roadway, an efficient algorithmconstruction for solving models and development of decision supporting system formethane sensor placement are innovatively studied, by the techniques of Shannonentropy, analytic hierarchy process model, facilities covering location models, TabuSearch Algorithm (TS), Ant Colony Algorithm (ACA), hybrid Pareto Ant ColonyAlgorithm (HPACA) and spatial data processing, in order to provide some new methodsand ideas about mine methane sensor optimal placement.
(1) The assessment index system and the risk evaluation model which based oninformation entropy of gas accumulation in a mine ventilation system are established bythe techniques of safety evaluation method in the field of system engineering anduncertainty theory, on the basis of characteristics of airflow, gas emission and migrationin the airway. Taking Shanxi Beiru Coal Mine for an example, the feasibility of theinformation entropy risk assessment approach is confirmed, and the law of the gasaccumulation is proved effective.
(2) It is the first time to introduce the facility location theory into the research onmethane sensor optimal placement. A methane sensor layout mode of comprehensivelyconsidering the sensor monitoring coverage and the methane safety impact points areproposed based on the probing into the facility location characteristics of methanesensor and the thinking of combination of the macroscopic model and the microscopicone. Four optimization models of methane sensor placement in different location targetswere established by means of graph theory, set covering theory and linear programming method. Partition hierarchical Location model of methane sensor was proposedbased on the typical models. The concrete example validations of models applicationand treatment methods are given in the thesis.
(3) In view of the difficulty of the exact algorithm in solving the models ofmethane sensor placement, a three-stage Hybrid Ant Colony optimization Algorithmmethod combined with column reduce algorithm, Tabu Search (TS) and ant colonyoptimization algorithm (ACA) was designed. The combination frame, strategy design,the processing of constrained conditions and solution procedure are discussed in detail.Application of actual calculation example verified the feasibility, effectiveness andadvancement of the model solving algorithm.
(4) The decision supporting system is designed and developed for methane sensorplacement based on GIS. Key function modules are developed based on the mineventilation network which established by the GIS geometric network model, in this waythe development difficulty of the system was reduced, good result with the applicationin a real mine is hence forth obtained.
论文以矿井复杂通风巷道的瓦斯监测点优化选址问题为研究对象，在对相关文献回顾与总结的基础上，采用信息熵、层次分析法、禁忌-蚁群算法、混合PACA算法及空间数据处理技术，对矿井通风巷道瓦斯传感器优化选址模型建模、模型的高效求解算法和瓦斯传感器选址决策支持系统的构建等问题进行创新性研究，以期为矿井瓦斯传感器的优化布置提供一些新方法和新思路。
（1）为实现高风险区域的瓦斯灾害防备，论文基于矿井通风巷道瓦斯涌出与运移表现特性，借鉴安全评价方法和不确定性理论，确定了瓦斯积聚影响因素的评价指标体系，建立了基于信息熵的瓦斯积聚危险性评价模型，并以山西北茹矿为例，验证本文所建立的瓦斯积聚危险性评价方法，得出的积聚危险规律现场应用效果良好。
（2）论文将设施选址理论引入瓦斯传感器优化布置中，在对瓦斯传感器设施选址特征进行深入剖析的基础上，应用宏观模型和微观模型相结合的优化思想，提出了兼顾监测覆盖范围和瓦斯安全关注点的瓦斯传感器布置方式，借助图论理论、设施覆盖选址理论和线性规划方法建立了四类基于不同选址目标的瓦斯传感器选址模型，并对上述模型进行了拓展，提出了分区分级瓦斯传感器选址模型，对模型的应用和处理方法进行了实例验证。
（3）针对本文提出的瓦斯传感器选址模型采用精确算法难以求解的问题，设计了启发式的基于列减少算法、禁忌搜索和蚁群算法的三阶段混合蚁群算法，详细讨论了混合算法的组合框架、策略设计、约束条件的处理和求解步骤等内容，并运用算例求解对比，验证了混合蚁群算法求解瓦斯传感器选址模型的可行性、先进性和有效性。
（4）设计开发了基于GIS的瓦斯传感器优化选址决策支持系统。运用Geodatabase几何网络模型对矿井通风网络进行了建模，以此为基础实现了关键功能模块的研发，有效地降低了系统的开发难度，应用于实际矿井，取得了良好的效果。
To timely and effectively monitor coal gas, methane sensor arrangements modesare of crucial importance. Currently, arrange parameters proposed by coal mine safetyregulations and correlative specifications mostly originate from experience and arechiefly concerned with high risk points, namely, methane safety security concerns,where disaster factors are easy to couple, however, the distance between two points,points density and spatial distribution etc, are always ignored, Which led to the risk inmethane forewarning. Therefore, study the reasonable, economic and meeting warningneeds methane sensor placement are of significant value in enhancing monitoringsystem performance and preventing the occurrence of major gas accidents.
The topic of this research is the optimal placement of coal gas monitoring points incomplexity ventilation roadways. Based on the relevant literature reviewed andsummaries, the following subjects, which are the model modeling of methane sensoroptimal placement in complexity ventilation roadway, an efficient algorithmconstruction for solving models and development of decision supporting system formethane sensor placement are innovatively studied, by the techniques of Shannonentropy, analytic hierarchy process model, facilities covering location models, TabuSearch Algorithm (TS), Ant Colony Algorithm (ACA), hybrid Pareto Ant ColonyAlgorithm (HPACA) and spatial data processing, in order to provide some new methodsand ideas about mine methane sensor optimal placement.
(1) The assessment index system and the risk evaluation model which based oninformation entropy of gas accumulation in a mine ventilation system are established bythe techniques of safety evaluation method in the field of system engineering anduncertainty theory, on the basis of characteristics of airflow, gas emission and migrationin the airway. Taking Shanxi Beiru Coal Mine for an example, the feasibility of theinformation entropy risk assessment approach is confirmed, and the law of the gasaccumulation is proved effective.
(2) It is the first time to introduce the facility location theory into the research onmethane sensor optimal placement. A methane sensor layout mode of comprehensivelyconsidering the sensor monitoring coverage and the methane safety impact points areproposed based on the probing into the facility location characteristics of methanesensor and the thinking of combination of the macroscopic model and the microscopicone. Four optimization models of methane sensor placement in different location targetswere established by means of graph theory, set covering theory and linear programming method. Partition hierarchical Location model of methane sensor was proposedbased on the typical models. The concrete example validations of models applicationand treatment methods are given in the thesis.
(3) In view of the difficulty of the exact algorithm in solving the models ofmethane sensor placement, a three-stage Hybrid Ant Colony optimization Algorithmmethod combined with column reduce algorithm, Tabu Search (TS) and ant colonyoptimization algorithm (ACA) was designed. The combination frame, strategy design,the processing of constrained conditions and solution procedure are discussed in detail.Application of actual calculation example verified the feasibility, effectiveness andadvancement of the model solving algorithm.
(4) The decision supporting system is designed and developed for methane sensorplacement based on GIS. Key function modules are developed based on the mineventilation network which established by the GIS geometric network model, in this waythe development difficulty of the system was reduced, good result with the applicationin a real mine is hence forth obtained.
引文
[1]国家安全生产监督管理总局瓦斯事故查询主页[EB/OL][2013-2-20].http://media.chinasafety.gov.cn:8090/iSystem/shigumain.jsp.
[2] http://www.sdpc.gov.cn/rdzt/mkwsfz/zyxx/t20060306_62053.htm.
[3]严冬雪，李佳，李响.屯兰矿难的未解之谜：事发时监测数据全部正常？[N].中国新闻周刊，2009年3月4日.
[4]于杰.山西人大副主任称瓦斯报警器失灵导致矿难[N].京华时报，2009年03月12日.
[5]孙继平.屯兰煤矿222特别重大瓦斯爆炸事故原因及教训[J].煤炭学报，2010，35(1):72-75.
[6]王宝兴，经建生，李晨等.鹤岗新兴煤矿瓦斯爆炸的几个疑点与矿难主要原因[J].消防管理研究，2010，29(4):338-340.
[7]杜志刚.有效控制煤矿瓦斯爆炸的途径[J].中国煤矿安全技术及装备，2009(6):13-15.
[8] http://www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/xmzn/2011xmzn/11/05.html
[9]刘伟，周心权，谭文辉等.用分区法优化布置火源探测传感器的研究[J].煤炭工程师.1998(4):4-6.
[10]孙继平，唐亮，陈伟等.煤矿井下长巷道瓦斯传感器间距设计[J]..辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2009.28(1):21-23.
[11]孙继平，唐亮，张向阳等.一元线性回归分析在回采工作瓦斯传感器部署中的应用[J].煤矿安全，2008.5：80-82.
[12]孙继平，唐亮，张向阳等.回采工作面瓦斯分布及传感器部署[J].系统仿真学报，2008，20(4):823-840.
[13]孙继平，唐亮.巷道竖直方向瓦斯传感器部署[J].煤炭学报，2007，32(9)：993-996.
[14]孙继平，李春生等.风量比例法在甲烷传感器优化布置中的应用[J].煤炭学报，2008，33(10):1126-1130.
[15]孙继平，张向阳等.基于监测覆盖范围的瓦斯传感器无盲区布置[J].煤炭学报，2008，33(8):946-950.
[16]付华，王宏云.基于特征分析模型的瓦斯监测传感器优化布点[J].传感器与微系统，2009.28(11):28-30.
[17]李志，张永生，范佩磊.煤矿井下特殊布置采掘工作面甲烷传感器设置方式的探讨[J].工矿自动化.2009.9：113-115.
[18]李忠辉，樊新亭，宋晓艳.工作而回风巷瓦斯分布研究及监测布置探讨[J].工矿自动化，2012(11):17-20.
[19]邹百龙，邓敢搏，张庆华等.掘进工作面瓦斯涌出预警传感器布置位置探讨[J].工矿自动化，2013，39(2):44-47.
[20] Cohen A F.Location Strategy for methane，air velocity，and carbon-monoxide fixed-pointmine-monitoring transducers. IEEE Transactions on Industry Applications(S0093-9994)，1987，23(2):753-759.
[21]徐景德，周心权.煤矿胶带输送机火灾早期报警技术的研究[J].煤矿安全.1999.8:31-33.
[22]朱红青，邬燕云，周心权.煤矿井下输送带火灾传感器报警限和间距设计研究及应用[J].煤炭科学技术2001.29(11):42-44.
[23]闫广超，沈斌，王家海等．井下巷道无线射频识别阅读器多目标约束优化选址方法[J]．煤炭学报，2010（9）：1581-1586.
[24]赵丹.基于网络分析的矿井通风系统故障源诊断技术研究[D].辽宁:辽宁技术工程大学,2011.
[25]张雷，尹王保，董磊等.基于红外光谱吸收原理的红外瓦斯传感器的实验[J].煤炭学报，2006，31(4):480-483.
[26]童敏明，杨胜强，田丰.新型瓦斯传感器关键技术的研究[J].中国矿业大学学报，2003，32(4):399-401.
[27]杨柳.基于红外光谱的煤矿新型瓦斯传感器的设计[J].微型机与应用，2012，31(15):82-84.
[28]王莹，童敏明，邓玉娇.双组分助催化剂瓦斯传感器催化元件的试验研究[J].煤炭科学技术，2012，40(1):107-110.
[29]王其军，程久龙.基于信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断研究[J].工矿自动化，2008(2):22-25．
[30]付华，李根.基于聚类SVM瓦斯传感器故障预测研究[J].微计算机信息，2010，26(9-1):33-37.
[31]王军号，孟祥瑞，吴宏伟.基于小波包与EKF_RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断[J].煤炭学报，2011，36(5):867-872．
[32]杨義葵，付华，蔡玲等.基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正[J].压力与声，2012，34(1):93-95，99.
[33]吴强，沈斌，秦宪礼等.无线射频瓦斯传感器研究[J].煤矿安全,2009,5:74-77.
[34]张金薇，张冰.ZigBee的新型矿用无线瓦斯传感器研究[J].单片机与嵌入式系统应用，2012.9:6-7
[35]马恒，张帅，洪林.基于Wi-Fi技术的矿用无线瓦斯传感器的研究与设计[J].安全与环境学报，2012,12(4):225-228.
[36]王恩元，梁栋，柏发松.巷道瓦斯运移机理及运移过程的研究[J].山西矿业学院学报，1996.14(2):20-24.
[37]鹿广利，李崇山，辛炭.集中有害气体在通风网络中传播规律的研究[J].山东科技大学学报(自然科学版).2000.19(2):65-69.
[38]邓敢博.基于网络计算矿井瓦斯分布规律研究[D].西安：西安科技大学，2009.
[39]魏引尚.基于概率统计的通风巷道瓦斯积聚危险性分析研究[D].博士学位论文.西安:西安科技大学:2004.
[40]魏引尚，常心坦.瓦斯在通风巷道中流动分布情况研究[J].西安科技大学学报，2005.25(3):271-273.
[41]杨守国.煤与瓦斯突出判识及灾害气体运移规律研究[D].重庆:重庆大学，2011.
[42]黄光球，刘宏东，马亮.地下煤矿瓦斯渗出、运移与积聚过程仿真方法[J].系统仿真学报.2007.19(22).
[43]朱迎春，周心权，王海燕，等.巷道冒落区瓦斯积聚的数值模拟及应用[J].西安科技大学学报，2008，25(2):314-317.
[44]吴鑫，许江.煤与瓦斯突出过程模拟实验室瓦斯通风安全数值模拟.矿业安全与环保[J].2010，37(6):5-8，12.
[45]陆秋琴.地下煤矿瓦斯运移数值模拟及积聚危险性评价研究[D].西安：西安科技大学，2010.
[46]李宗翔，刘宇，于景晓等.突出瓦斯流与矿井通风系统祸合移动仿真[J].重庆大学学报，2012.35(11):111-116，135.
[47]梁栋，王继仁，王树刚等.巷道风流中瓦斯逆流机理及其实验研究[J].煤炭学报，1998.23(5):543-547.
[48]高建良，罗娣.巷道风流中瓦斯逆流现象的数值模拟[J].重庆大学学报，2009，32(3):319-322.
[49]梁栋.巷道气体分层流特性分析[J].广州大学学报(自然科学版)，2004.3(1):32-37.
[50] JavierTorafio，SusanaTomo，Mario Menendez，et al Models of methane behaviour inauxiliary ventilation of underground coal mining[J].Iternational Journal of Coal Geology，2009，80:35-34.
[51] Whittles D.N.，Lowndes I.S.，Kingman S.W.，et al.Influence of geotechnical factors on gasflow experienced in a UK longwall coal mine panel[J].International Jouranl of RockMechanics&Mining Sciences，2006，43(3):369-387.
[52]魏引尚，张俭让，常心坦.基于信息熵的矿井瓦斯积聚危险性评价探讨[J].矿业安全与环保，2005.32(2).
[53]王俭.基于安全分区的通风瓦斯风险控制研究[D].陕西：西安科技大学.2008.
[54]段冬生.矿井通风系统图和网络图的绘制及绑定技术研究[D]，辽宁工程技术大学.2004.
[55]王海涛.矿井风量预测中网络图自动生成系统的研究[D]，山西:太原理工大学.2006.
[56]吴奉亮，周澎，李晖等.基于智能对象的矿井通风CAD模型研究[J].煤炭科学技术，2009，37(5):54-57.
[57]张国丽，李付有.智能对象在井下通风CAD系统中的应用[J].煤炭技术，2012.31(9):78-79.
[58]李钢.图形数据管理技术在矿井通风CAD中的应用[J].煤炭科学技术，2010，38(1):81-84.
[59]刘魏，胡锦鑫.基于SuperMap Object的煤矿巷道三维拓扑模型生成的研究[J].2008.2(2):8-11.
[60]杨守国，李向东，梁军.基于ArcGIS的矿井通风网络仿真软件开发[J].矿业安全与环保.2009.36(增刊):44-46.
[61]李成，谭海樵.基于GIS的矿井通风网络可视化仿真模拟研究[J].2009(12):102-106.
[62]邵亚琴，汪云甲.面向巷道的Geodatabase几何网络模型的建立与分析[J].矿业研究与开发,2011,31(1).56-70.
[63]刘艳，于峰涛.基于3DGIS的矿井通风网络分析研究及应用[J].煤矿安全.2011，37(4):96-98.
[64]宫良伟.基于AutoCAD Map3D的通风仿真系统的研究[D].中国矿业大学.2012.
[65]王德明,王俊,周福宝.基于面向对象技术开发的矿井通风图形系统[J].煤炭学报，2000，25(5):510-513.
[66]倪景峰，刘剑，李雨成.矿井通风网络可视化拓扑关系建立和维护[J].2004.23(6):724-726.
[67]倪景峰.矿井通风仿真系统可视化研究[D].阜新:辽宁工程技术大学，2004.
[68]吴兵，卢本陶.用最长路径法自动生成通风网络图[J].煤矿安全2006.37(6):10-16.
[69]林建平，赵恩平.矿井通风网络图绘制与解算一体化系统的研制[J].矿业工程，2006.6(8):16-20.
[70]汪云甲，伏永明.矿井巷道三维自动建模方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版).2006.31(12):1097-1100.
[71]盛武，余忠林.基于V RM L的矿井三维网络图建模技术的研究[J].采矿技术.2007.7(3):43-46.
[72]沈澐，王海宁.矿井通风网络三维仿真与优化系统研究[J].矿业安全与环保.2009，36(2):10-12,15.
[73] Y. J. Wang， H. L. Hartman. Computer Solution of Three-Dimensional Mine VentilationNetworks with Multiple Fans and Natural Ventilation. International Journalof Rock Mechanics and Mining Science&Geomechanics Abstracts,1967，4(2):129-154.
[74] Y. J. Wang. A Coding Scheme for a Graphical Solution to Mine Ventilation Networks.Mining Science and Technology,1988,7(1):31-43.
[75] Y. J. Wang. A Non-Linear Programming Formulation for Mine Ventilation Networks withNatural Splitting. International Journal of Rock Mechanics and MiningScience&Geomechanics Abstracts，1984，21(1):43-45.
[76]刘剑，贾进章，郑丹.基于无向图的角联结构研究[J].煤炭学报,2003,28(6)：613-616.
[77]魏连江，周福宝，朱华新．通风网络拓扑理论及通路算法研究[J].煤炭学报，2008(8)：926-930.
[78]贺培振.普适计算在煤矿通风网络解算中的应用研究[D]河南理工大学，2011.
[79]王李竹，王品，黄俊歆等.矿井通风系统三维可视化及网络解算优化[J].科技导报，2012，30(14):20-24.
[80]刘志强，徐铁军.基于混合遗传算法的通风网络解算研究[J].中国矿山工程，2012.41（.5）：56-59.
[81] Brandeau Chiu. An overview of representative problems in location research[J].Management Science，1989，(35):646-652.
[82] Toregas C， Swaim R and al. The Location of Emergency Service Facilities[J]. OperationResearch，1971,19:1363-1373.
[83] Garey M. R，Johnson D. S.Computers and Intractability: A Guide to the Theory ofNP-Completeness[M]，Freeman，New York，1979.
[84] Fisher M. L.， Kedia P. Optimal solution of set covering/partitioning problems using dualheuristics[J]. Management Science，1990，36:674-688.
[85] Beasley J. E.， Chu P. C. A genetic algorithm for the set covering problem[J].EuropeanJournal of Operational Research，1996，94:392-404.
[86] Grossman T.，Wool A. Computational experience with approximation algorithms for the setcovering problem[J]. European Journal of Operational Research，1997，101:81-92.
[87] Chureh R.L，ReVelleC. The Maximal Covering Location Problem[J]. Papers of RegionalSeience Association.1974，32:101-108.
[88] Daskin M.S.A Maximum Expected Covering Location Model: Formulation Properties andHeuristic Solution[J]. Transportation Science.1983，17(1):48-70.
[89] Hogan.K，ReVe11e.C.S.Conception and Applications of Backup Coverage. ManagementScience[M].1986，32:1432-1444.
[90] Marianov V， Serra D.Location-allocation of Multiple-server Service Centers withConstrained Queues or Waiting Times[J]. Annals of Operations Research，2002，111(1):35-50.
[91] Brotconme L，Laporte G.Semet F. Ambulance Location and Relocation Models. EuropeanJournal of Operation Research.2003,147(4):451-463.
[92]黄亚东.给水管网水质传感器优化选址研究[D]．博士学位论文.浙江:浙江大学:2007.
[93]丁革建.基于蚁群算法的测试用例集最小化研究[J]，计算机工程，2009，35(6):213-217.
[94]王丹．竞争环境下的网络设施合作选址研究[D].博士学位论文.华中科技大学:2010.
[95]马云峰.网络选址中基于时间满意的覆盖问题研究[D]．博士学位论文.华中科技大学:2005.
[96]余鹏，隽志才.混合遗传算法求解应急抢修点选址问题[J].计算机应用研究.2013.30(2):360-363.
[97] Daskin Stern. A hierarchical objective set covering model for emergency medical servicevehicle deployment[J]. Transportation Scien(15):137-152.
[98] Hogan K，Revelle C Concepts and applications of backup coverage[J].ManagementScience，1986，32:1434-1444.
[99]陈志宗.城市防灾减灾设施选址模型与战略决策方法研究[D].博士学位论文.上海：同济大学，2006.7.
[100]姚曼华.水上救助基地选址问题研究[D].博士学位论文.大连：大连海事大学.2011.6.
[101]万波.公共服务设施选址问题研究[D].博士学位论文.武汉:华中科技大学，2012.4.
[102]肖俊华，侯云先.应急物资储备库多级覆盖选址模型的构建[J].统计与决策.2012.23.
[103]孟尚雄.选址理论体系初探[J].中国流通经济，2011，4:94-99.
[104] http://www.esrichina-bj.cn/2010/1124/242.html.
[105]连英立.基于COMGIS的矿井通风网络分析研究[D].邯郸:河北工程大学,2008.
[106] AQ10292007，煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范[S].
[107]蒋红艳，林亚平，黄生叶.网络流量有效监测点的设置模型及求解算法研究[J].电子与信息学报，2006，28(4):753-756.
[108]陈明金，周心权.带式输送机防灭火系统传感器参数的选择[J].煤，1999，(4):34-35.
[109] C.Toregas，C.ReVelle. Optimal Location under Time or Distance Constraints.Papers ofthe Regional Science Association，1972，28:133-143.
[110] Hogan K，Revelle C. Concept and application of backup coverage[J]， ManagementScience，1986，32(11):1434-1444.
[111]袁树杰.风网安全指标的量化与计算机分析[J]淮南工业学院学报.2000(20)4:18-21.
[112] ShannonC E A. Mathematical theory of communication[J]. Bell Syst TechJ，1948(27):379-423，623-656.
[113] Krish namoorthy Boland. The capacitated multiple allocation hub location problem:Formulations and algorithms[J]. European Journal of Op-erational Research，2000，(120):614-631.
[114]王中宇，夏新涛，朱坚民.测量不确定度的非统计理论[M].北京:国防工业出版，2000.
[115]张国枢.通风安全学[M].徐州:中国矿业大学出版社，2000.
[116]吴勇华，通风系统灵敏度分析[J].西安矿业学院学报，1992,12（3）：23-27.
[117]李湖生.矿井通风系统的敏感性和风流稳定性[J].淮南矿业学院学报，1997，17(3)：32-37.
[118]刘浪，黄有方.基于集合覆盖的应急物资储备点选址研究[J]兵工学报.2006，29(增刊):71-75.
[119]刘浪，黄有方，逄金辉.加权网络应急物资储备点选址方法[J].北京理工大学学报，2011，(02).
[120]张土乔，黄亚东，吴小刚.供水管网水质监测点优化选址研究[J].浙江大学学报:工学版，2007，41(1):1-5.
[121]周书葵.城市供水SCADA系统管网监测点优化布置的研究[D].长沙：湖南大学.2003.7：60-61
[122]王慧宾.矿井通风网络理论与算法[Ml徐州:中国矿业大学出版社，1996:142-143.
[123] Hogan K，Revelle C Concepts and applications of backup coverage[J].ManagementScience，1986，32:1434-1444.
[124]段海滨.蚁群算法原理及其应用[M].科学出版社，北京：2005.12.
[125]罗德林，段海滨等.基于启发式蚁群算法的协同多目标攻击空战决策研究[J].航空学报，2006，27（6）：1166-1170.
[126]池元成，蔡国飙.基于蚁群算法的多目标优化[J].计算机工程，2009，35(15):168-170.
[127] Karl Doerner.Walter J.Gutjahr.Pareto Ant Colony Optimization:A Metaheuristic Approachto Multiobjective Portfolio Selection[J].Kluwer Academic Publishers.2002.
[128]符杨，孟令合. Pareto蚁群算法在多目标电网规划中的应用[J].电力系统及其自动化学报，2009，21(4)：41-45.
[129]徐为明.多目标满载装卸货问题的蚁群算法研究[J].计算机工程与应用，2009，45（31）：227-244.
[130]陈宏建，陈崚等.改进的增强型蚁群算法[J].计算机工程，2005，31(2)（2）：176-178.
[131]符杨，孟令合等.改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用[J].电网技术，2009，3（318）：57-62.
[132]蒋承杰，张航基等.基于NSGA-II的给水管网传感器多目标优化选址研究[J].科技通报，2010，26（1）:125-129.
[133]丁力平，谭建荣等.基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化[J].计算机集成制造系统，2009，15(7)：1406-1429.
[134]高小永.基于多目标蚁群算法的土地利用优化配置[D].博士学位论文.武汉：武汉大学：2010.
[135]田佳.基于改进蚁群算法的配电网多目标重构问题研究[D].硕士学位论文.河北：华北电力大学:2008.
[136]桑文刚，宋爱国等.基于改进蚁群算法的区域伪卫星增强GPS星座优化设计[J].东南大学学报（自然科学版），2010，40（6）：1212-1216.
[137]葛洪伟，高阳.基于蚁群算法的集合覆盖问题[J].计算机工程与应用，2007，43（4）：49-50.
[138]陈恩修.离散群体智能算法的研究与应用[D].博士学位论文，济南：山东师范大学：2009.
[139]马良，项培军.蚂蚁算法在组合优化中的应用[J].管理科学学报，2001，4（2）：32-36.
[140]甘屹，李胜.蚁群算法的参数优化配置研究[J].制造业自动化，2011，33（3）:66-69.
[141] Bowerman R， Hall B， Calamai P. A multi-objective optimization approach to urbanschool bus routing: formulation and solution method [J].Transportation Research Part A:Policy and Practice，1995，29(2):107-123.
[142] M R Garey， DS Johnson. Computer and intractability: a guide to the theory ofNP-Completeness[M]. San Francisco: W.H.Freeman，1979:71-72.
[143] Peter Merz， Bernd Freisleben. A comparison of memetic algorithms， tabu search， andant colonies for the quadratic assignment problem. Proceedings of the1999Congress onEvolutionary Computation.1999， Volume3，2063-2070.
[144] Luk Schoofs， Bart Naudts. Ant colonies are good at solving constraint satisfactionproblems.Proceedings of the2000Congress on Evolutionary Computation.2000， volume2:1190-1195.
[145]符杨，孟令合，胡荣等.改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用[J].电网技术:2009，33(18):57-62.
[146]彭震宇，葛洪伟.基于混合优化算法的最大独立集问题求解[J].计算机应用，2007，27(5):1194-1196.
[147]梁双华，汪云甲等.瓦斯传感器优化选址研究[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版2013，32(4):499-504.
[148] http://www.esrichina-bj.cn/2010/1124/242.html.
[149]林建平，赵恩平.矿井通风网络图绘制与解算一体化系统的研制[J].矿业工程，2006.6(8):16-20.
[150]杨亮洁，牟乃夏.燃气GIS地理网络模型构建技术研究[J].2006(3):72-80.
[2] http://www.sdpc.gov.cn/rdzt/mkwsfz/zyxx/t20060306_62053.htm.
[3]严冬雪，李佳，李响.屯兰矿难的未解之谜：事发时监测数据全部正常？[N].中国新闻周刊，2009年3月4日.
[4]于杰.山西人大副主任称瓦斯报警器失灵导致矿难[N].京华时报，2009年03月12日.
[5]孙继平.屯兰煤矿222特别重大瓦斯爆炸事故原因及教训[J].煤炭学报，2010，35(1):72-75.
[6]王宝兴，经建生，李晨等.鹤岗新兴煤矿瓦斯爆炸的几个疑点与矿难主要原因[J].消防管理研究，2010，29(4):338-340.
[7]杜志刚.有效控制煤矿瓦斯爆炸的途径[J].中国煤矿安全技术及装备，2009(6):13-15.
[8] http://www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/xmzn/2011xmzn/11/05.html
[9]刘伟，周心权，谭文辉等.用分区法优化布置火源探测传感器的研究[J].煤炭工程师.1998(4):4-6.
[10]孙继平，唐亮，陈伟等.煤矿井下长巷道瓦斯传感器间距设计[J]..辽宁工程技术大学学报（自然科学版），2009.28(1):21-23.
[11]孙继平，唐亮，张向阳等.一元线性回归分析在回采工作瓦斯传感器部署中的应用[J].煤矿安全，2008.5：80-82.
[12]孙继平，唐亮，张向阳等.回采工作面瓦斯分布及传感器部署[J].系统仿真学报，2008，20(4):823-840.
[13]孙继平，唐亮.巷道竖直方向瓦斯传感器部署[J].煤炭学报，2007，32(9)：993-996.
[14]孙继平，李春生等.风量比例法在甲烷传感器优化布置中的应用[J].煤炭学报，2008，33(10):1126-1130.
[15]孙继平，张向阳等.基于监测覆盖范围的瓦斯传感器无盲区布置[J].煤炭学报，2008，33(8):946-950.
[16]付华，王宏云.基于特征分析模型的瓦斯监测传感器优化布点[J].传感器与微系统，2009.28(11):28-30.
[17]李志，张永生，范佩磊.煤矿井下特殊布置采掘工作面甲烷传感器设置方式的探讨[J].工矿自动化.2009.9：113-115.
[18]李忠辉，樊新亭，宋晓艳.工作而回风巷瓦斯分布研究及监测布置探讨[J].工矿自动化，2012(11):17-20.
[19]邹百龙，邓敢搏，张庆华等.掘进工作面瓦斯涌出预警传感器布置位置探讨[J].工矿自动化，2013，39(2):44-47.
[20] Cohen A F.Location Strategy for methane，air velocity，and carbon-monoxide fixed-pointmine-monitoring transducers. IEEE Transactions on Industry Applications(S0093-9994)，1987，23(2):753-759.
[21]徐景德，周心权.煤矿胶带输送机火灾早期报警技术的研究[J].煤矿安全.1999.8:31-33.
[22]朱红青，邬燕云，周心权.煤矿井下输送带火灾传感器报警限和间距设计研究及应用[J].煤炭科学技术2001.29(11):42-44.
[23]闫广超，沈斌，王家海等．井下巷道无线射频识别阅读器多目标约束优化选址方法[J]．煤炭学报，2010（9）：1581-1586.
[24]赵丹.基于网络分析的矿井通风系统故障源诊断技术研究[D].辽宁:辽宁技术工程大学,2011.
[25]张雷，尹王保，董磊等.基于红外光谱吸收原理的红外瓦斯传感器的实验[J].煤炭学报，2006，31(4):480-483.
[26]童敏明，杨胜强，田丰.新型瓦斯传感器关键技术的研究[J].中国矿业大学学报，2003，32(4):399-401.
[27]杨柳.基于红外光谱的煤矿新型瓦斯传感器的设计[J].微型机与应用，2012，31(15):82-84.
[28]王莹，童敏明，邓玉娇.双组分助催化剂瓦斯传感器催化元件的试验研究[J].煤炭科学技术，2012，40(1):107-110.
[29]王其军，程久龙.基于信息融合技术的瓦斯传感器故障诊断研究[J].工矿自动化，2008(2):22-25．
[30]付华，李根.基于聚类SVM瓦斯传感器故障预测研究[J].微计算机信息，2010，26(9-1):33-37.
[31]王军号，孟祥瑞，吴宏伟.基于小波包与EKF_RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断[J].煤炭学报，2011，36(5):867-872．
[32]杨義葵，付华，蔡玲等.基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正[J].压力与声，2012，34(1):93-95，99.
[33]吴强，沈斌，秦宪礼等.无线射频瓦斯传感器研究[J].煤矿安全,2009,5:74-77.
[34]张金薇，张冰.ZigBee的新型矿用无线瓦斯传感器研究[J].单片机与嵌入式系统应用，2012.9:6-7
[35]马恒，张帅，洪林.基于Wi-Fi技术的矿用无线瓦斯传感器的研究与设计[J].安全与环境学报，2012,12(4):225-228.
[36]王恩元，梁栋，柏发松.巷道瓦斯运移机理及运移过程的研究[J].山西矿业学院学报，1996.14(2):20-24.
[37]鹿广利，李崇山，辛炭.集中有害气体在通风网络中传播规律的研究[J].山东科技大学学报(自然科学版).2000.19(2):65-69.
[38]邓敢博.基于网络计算矿井瓦斯分布规律研究[D].西安：西安科技大学，2009.
[39]魏引尚.基于概率统计的通风巷道瓦斯积聚危险性分析研究[D].博士学位论文.西安:西安科技大学:2004.
[40]魏引尚，常心坦.瓦斯在通风巷道中流动分布情况研究[J].西安科技大学学报，2005.25(3):271-273.
[41]杨守国.煤与瓦斯突出判识及灾害气体运移规律研究[D].重庆:重庆大学，2011.
[42]黄光球，刘宏东，马亮.地下煤矿瓦斯渗出、运移与积聚过程仿真方法[J].系统仿真学报.2007.19(22).
[43]朱迎春，周心权，王海燕，等.巷道冒落区瓦斯积聚的数值模拟及应用[J].西安科技大学学报，2008，25(2):314-317.
[44]吴鑫，许江.煤与瓦斯突出过程模拟实验室瓦斯通风安全数值模拟.矿业安全与环保[J].2010，37(6):5-8，12.
[45]陆秋琴.地下煤矿瓦斯运移数值模拟及积聚危险性评价研究[D].西安：西安科技大学，2010.
[46]李宗翔，刘宇，于景晓等.突出瓦斯流与矿井通风系统祸合移动仿真[J].重庆大学学报，2012.35(11):111-116，135.
[47]梁栋，王继仁，王树刚等.巷道风流中瓦斯逆流机理及其实验研究[J].煤炭学报，1998.23(5):543-547.
[48]高建良，罗娣.巷道风流中瓦斯逆流现象的数值模拟[J].重庆大学学报，2009，32(3):319-322.
[49]梁栋.巷道气体分层流特性分析[J].广州大学学报(自然科学版)，2004.3(1):32-37.
[50] JavierTorafio，SusanaTomo，Mario Menendez，et al Models of methane behaviour inauxiliary ventilation of underground coal mining[J].Iternational Journal of Coal Geology，2009，80:35-34.
[51] Whittles D.N.，Lowndes I.S.，Kingman S.W.，et al.Influence of geotechnical factors on gasflow experienced in a UK longwall coal mine panel[J].International Jouranl of RockMechanics&Mining Sciences，2006，43(3):369-387.
[52]魏引尚，张俭让，常心坦.基于信息熵的矿井瓦斯积聚危险性评价探讨[J].矿业安全与环保，2005.32(2).
[53]王俭.基于安全分区的通风瓦斯风险控制研究[D].陕西：西安科技大学.2008.
[54]段冬生.矿井通风系统图和网络图的绘制及绑定技术研究[D]，辽宁工程技术大学.2004.
[55]王海涛.矿井风量预测中网络图自动生成系统的研究[D]，山西:太原理工大学.2006.
[56]吴奉亮，周澎，李晖等.基于智能对象的矿井通风CAD模型研究[J].煤炭科学技术，2009，37(5):54-57.
[57]张国丽，李付有.智能对象在井下通风CAD系统中的应用[J].煤炭技术，2012.31(9):78-79.
[58]李钢.图形数据管理技术在矿井通风CAD中的应用[J].煤炭科学技术，2010，38(1):81-84.
[59]刘魏，胡锦鑫.基于SuperMap Object的煤矿巷道三维拓扑模型生成的研究[J].2008.2(2):8-11.
[60]杨守国，李向东，梁军.基于ArcGIS的矿井通风网络仿真软件开发[J].矿业安全与环保.2009.36(增刊):44-46.
[61]李成，谭海樵.基于GIS的矿井通风网络可视化仿真模拟研究[J].2009(12):102-106.
[62]邵亚琴，汪云甲.面向巷道的Geodatabase几何网络模型的建立与分析[J].矿业研究与开发,2011,31(1).56-70.
[63]刘艳，于峰涛.基于3DGIS的矿井通风网络分析研究及应用[J].煤矿安全.2011，37(4):96-98.
[64]宫良伟.基于AutoCAD Map3D的通风仿真系统的研究[D].中国矿业大学.2012.
[65]王德明,王俊,周福宝.基于面向对象技术开发的矿井通风图形系统[J].煤炭学报，2000，25(5):510-513.
[66]倪景峰，刘剑，李雨成.矿井通风网络可视化拓扑关系建立和维护[J].2004.23(6):724-726.
[67]倪景峰.矿井通风仿真系统可视化研究[D].阜新:辽宁工程技术大学，2004.
[68]吴兵，卢本陶.用最长路径法自动生成通风网络图[J].煤矿安全2006.37(6):10-16.
[69]林建平，赵恩平.矿井通风网络图绘制与解算一体化系统的研制[J].矿业工程，2006.6(8):16-20.
[70]汪云甲，伏永明.矿井巷道三维自动建模方法研究[J].武汉大学学报(信息科学版).2006.31(12):1097-1100.
[71]盛武，余忠林.基于V RM L的矿井三维网络图建模技术的研究[J].采矿技术.2007.7(3):43-46.
[72]沈澐，王海宁.矿井通风网络三维仿真与优化系统研究[J].矿业安全与环保.2009，36(2):10-12,15.
[73] Y. J. Wang， H. L. Hartman. Computer Solution of Three-Dimensional Mine VentilationNetworks with Multiple Fans and Natural Ventilation. International Journalof Rock Mechanics and Mining Science&Geomechanics Abstracts,1967，4(2):129-154.
[74] Y. J. Wang. A Coding Scheme for a Graphical Solution to Mine Ventilation Networks.Mining Science and Technology,1988,7(1):31-43.
[75] Y. J. Wang. A Non-Linear Programming Formulation for Mine Ventilation Networks withNatural Splitting. International Journal of Rock Mechanics and MiningScience&Geomechanics Abstracts，1984，21(1):43-45.
[76]刘剑，贾进章，郑丹.基于无向图的角联结构研究[J].煤炭学报,2003,28(6)：613-616.
[77]魏连江，周福宝，朱华新．通风网络拓扑理论及通路算法研究[J].煤炭学报，2008(8)：926-930.
[78]贺培振.普适计算在煤矿通风网络解算中的应用研究[D]河南理工大学，2011.
[79]王李竹，王品，黄俊歆等.矿井通风系统三维可视化及网络解算优化[J].科技导报，2012，30(14):20-24.
[80]刘志强，徐铁军.基于混合遗传算法的通风网络解算研究[J].中国矿山工程，2012.41（.5）：56-59.
[81] Brandeau Chiu. An overview of representative problems in location research[J].Management Science，1989，(35):646-652.
[82] Toregas C， Swaim R and al. The Location of Emergency Service Facilities[J]. OperationResearch，1971,19:1363-1373.
[83] Garey M. R，Johnson D. S.Computers and Intractability: A Guide to the Theory ofNP-Completeness[M]，Freeman，New York，1979.
[84] Fisher M. L.， Kedia P. Optimal solution of set covering/partitioning problems using dualheuristics[J]. Management Science，1990，36:674-688.
[85] Beasley J. E.， Chu P. C. A genetic algorithm for the set covering problem[J].EuropeanJournal of Operational Research，1996，94:392-404.
[86] Grossman T.，Wool A. Computational experience with approximation algorithms for the setcovering problem[J]. European Journal of Operational Research，1997，101:81-92.
[87] Chureh R.L，ReVelleC. The Maximal Covering Location Problem[J]. Papers of RegionalSeience Association.1974，32:101-108.
[88] Daskin M.S.A Maximum Expected Covering Location Model: Formulation Properties andHeuristic Solution[J]. Transportation Science.1983，17(1):48-70.
[89] Hogan.K，ReVe11e.C.S.Conception and Applications of Backup Coverage. ManagementScience[M].1986，32:1432-1444.
[90] Marianov V， Serra D.Location-allocation of Multiple-server Service Centers withConstrained Queues or Waiting Times[J]. Annals of Operations Research，2002，111(1):35-50.
[91] Brotconme L，Laporte G.Semet F. Ambulance Location and Relocation Models. EuropeanJournal of Operation Research.2003,147(4):451-463.
[92]黄亚东.给水管网水质传感器优化选址研究[D]．博士学位论文.浙江:浙江大学:2007.
[93]丁革建.基于蚁群算法的测试用例集最小化研究[J]，计算机工程，2009，35(6):213-217.
[94]王丹．竞争环境下的网络设施合作选址研究[D].博士学位论文.华中科技大学:2010.
[95]马云峰.网络选址中基于时间满意的覆盖问题研究[D]．博士学位论文.华中科技大学:2005.
[96]余鹏，隽志才.混合遗传算法求解应急抢修点选址问题[J].计算机应用研究.2013.30(2):360-363.
[97] Daskin Stern. A hierarchical objective set covering model for emergency medical servicevehicle deployment[J]. Transportation Scien(15):137-152.
[98] Hogan K，Revelle C Concepts and applications of backup coverage[J].ManagementScience，1986，32:1434-1444.
[99]陈志宗.城市防灾减灾设施选址模型与战略决策方法研究[D].博士学位论文.上海：同济大学，2006.7.
[100]姚曼华.水上救助基地选址问题研究[D].博士学位论文.大连：大连海事大学.2011.6.
[101]万波.公共服务设施选址问题研究[D].博士学位论文.武汉:华中科技大学，2012.4.
[102]肖俊华，侯云先.应急物资储备库多级覆盖选址模型的构建[J].统计与决策.2012.23.
[103]孟尚雄.选址理论体系初探[J].中国流通经济，2011，4:94-99.
[104] http://www.esrichina-bj.cn/2010/1124/242.html.
[105]连英立.基于COMGIS的矿井通风网络分析研究[D].邯郸:河北工程大学,2008.
[106] AQ10292007，煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范[S].
[107]蒋红艳，林亚平，黄生叶.网络流量有效监测点的设置模型及求解算法研究[J].电子与信息学报，2006，28(4):753-756.
[108]陈明金，周心权.带式输送机防灭火系统传感器参数的选择[J].煤，1999，(4):34-35.
[109] C.Toregas，C.ReVelle. Optimal Location under Time or Distance Constraints.Papers ofthe Regional Science Association，1972，28:133-143.
[110] Hogan K，Revelle C. Concept and application of backup coverage[J]， ManagementScience，1986，32(11):1434-1444.
[111]袁树杰.风网安全指标的量化与计算机分析[J]淮南工业学院学报.2000(20)4:18-21.
[112] ShannonC E A. Mathematical theory of communication[J]. Bell Syst TechJ，1948(27):379-423，623-656.
[113] Krish namoorthy Boland. The capacitated multiple allocation hub location problem:Formulations and algorithms[J]. European Journal of Op-erational Research，2000，(120):614-631.
[114]王中宇，夏新涛，朱坚民.测量不确定度的非统计理论[M].北京:国防工业出版，2000.
[115]张国枢.通风安全学[M].徐州:中国矿业大学出版社，2000.
[116]吴勇华，通风系统灵敏度分析[J].西安矿业学院学报，1992,12（3）：23-27.
[117]李湖生.矿井通风系统的敏感性和风流稳定性[J].淮南矿业学院学报，1997，17(3)：32-37.
[118]刘浪，黄有方.基于集合覆盖的应急物资储备点选址研究[J]兵工学报.2006，29(增刊):71-75.
[119]刘浪，黄有方，逄金辉.加权网络应急物资储备点选址方法[J].北京理工大学学报，2011，(02).
[120]张土乔，黄亚东，吴小刚.供水管网水质监测点优化选址研究[J].浙江大学学报:工学版，2007，41(1):1-5.
[121]周书葵.城市供水SCADA系统管网监测点优化布置的研究[D].长沙：湖南大学.2003.7：60-61
[122]王慧宾.矿井通风网络理论与算法[Ml徐州:中国矿业大学出版社，1996:142-143.
[123] Hogan K，Revelle C Concepts and applications of backup coverage[J].ManagementScience，1986，32:1434-1444.
[124]段海滨.蚁群算法原理及其应用[M].科学出版社，北京：2005.12.
[125]罗德林，段海滨等.基于启发式蚁群算法的协同多目标攻击空战决策研究[J].航空学报，2006，27（6）：1166-1170.
[126]池元成，蔡国飙.基于蚁群算法的多目标优化[J].计算机工程，2009，35(15):168-170.
[127] Karl Doerner.Walter J.Gutjahr.Pareto Ant Colony Optimization:A Metaheuristic Approachto Multiobjective Portfolio Selection[J].Kluwer Academic Publishers.2002.
[128]符杨，孟令合. Pareto蚁群算法在多目标电网规划中的应用[J].电力系统及其自动化学报，2009，21(4)：41-45.
[129]徐为明.多目标满载装卸货问题的蚁群算法研究[J].计算机工程与应用，2009，45（31）：227-244.
[130]陈宏建，陈崚等.改进的增强型蚁群算法[J].计算机工程，2005，31(2)（2）：176-178.
[131]符杨，孟令合等.改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用[J].电网技术，2009，3（318）：57-62.
[132]蒋承杰，张航基等.基于NSGA-II的给水管网传感器多目标优化选址研究[J].科技通报，2010，26（1）:125-129.
[133]丁力平，谭建荣等.基于Pareto蚁群算法的拆卸线平衡多目标优化[J].计算机集成制造系统，2009，15(7)：1406-1429.
[134]高小永.基于多目标蚁群算法的土地利用优化配置[D].博士学位论文.武汉：武汉大学：2010.
[135]田佳.基于改进蚁群算法的配电网多目标重构问题研究[D].硕士学位论文.河北：华北电力大学:2008.
[136]桑文刚，宋爱国等.基于改进蚁群算法的区域伪卫星增强GPS星座优化设计[J].东南大学学报（自然科学版），2010，40（6）：1212-1216.
[137]葛洪伟，高阳.基于蚁群算法的集合覆盖问题[J].计算机工程与应用，2007，43（4）：49-50.
[138]陈恩修.离散群体智能算法的研究与应用[D].博士学位论文，济南：山东师范大学：2009.
[139]马良，项培军.蚂蚁算法在组合优化中的应用[J].管理科学学报，2001，4（2）：32-36.
[140]甘屹，李胜.蚁群算法的参数优化配置研究[J].制造业自动化，2011，33（3）:66-69.
[141] Bowerman R， Hall B， Calamai P. A multi-objective optimization approach to urbanschool bus routing: formulation and solution method [J].Transportation Research Part A:Policy and Practice，1995，29(2):107-123.
[142] M R Garey， DS Johnson. Computer and intractability: a guide to the theory ofNP-Completeness[M]. San Francisco: W.H.Freeman，1979:71-72.
[143] Peter Merz， Bernd Freisleben. A comparison of memetic algorithms， tabu search， andant colonies for the quadratic assignment problem. Proceedings of the1999Congress onEvolutionary Computation.1999， Volume3，2063-2070.
[144] Luk Schoofs， Bart Naudts. Ant colonies are good at solving constraint satisfactionproblems.Proceedings of the2000Congress on Evolutionary Computation.2000， volume2:1190-1195.
[145]符杨，孟令合，胡荣等.改进多目标蚁群算法在电网规划中的应用[J].电网技术:2009，33(18):57-62.
[146]彭震宇，葛洪伟.基于混合优化算法的最大独立集问题求解[J].计算机应用，2007，27(5):1194-1196.
[147]梁双华，汪云甲等.瓦斯传感器优化选址研究[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版2013，32(4):499-504.
[148] http://www.esrichina-bj.cn/2010/1124/242.html.
[149]林建平，赵恩平.矿井通风网络图绘制与解算一体化系统的研制[J].矿业工程，2006.6(8):16-20.
[150]杨亮洁，牟乃夏.燃气GIS地理网络模型构建技术研究[J].2006(3):72-80.
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