基于结构元直接模糊集和GA算法的爆破方案选择

为预防和减少露天铁矿爆破过程中产生的超爆和飞石引起的灾害,必须改进现有爆破方案。考虑到爆破方案参数包括:炮眼深A、间距B、装药深度C、阻塞深度D、单位炸药消耗量E和钻孔率F。它们对超爆深度G和飞石距离H的影响是复杂且模糊的。提出用结构元直觉模糊集改进的遗传算法GA来选择最优爆破方案。用结构元方法表述模糊数直觉模糊集,划分出好、犹豫、不好等模糊语,对爆破方案参数进行模糊化。按照实际统计特征,随机生成100个爆破方案。以用TOPSIS方法构造的函数,作为GA的适函数。根据超爆深度和飞石距离同时达到最优的准则,对100个方案进行排序。考虑与实际的关联问题,使用神经网络筛选子代中G和H,保留符合要求的方案,并进行淘汰方案的数量补充。试验结果表明,结构元直觉模糊集改进的GA算法提高了收敛性和适应性,得到的最优爆破方案符合实际情况。