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基于分层法的通风网络图绘制算法研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2014.4
  • 页码:1-6
  • 分类:TD725[矿业工程—矿井通风与安全]
  • 作者机构:[1]辽宁工程技术大学 安全科学与工程学院,辽宁 阜新123000
  • 相关基金:国家自然科学基金委员会与神华集团有限公司联合资助项目(No.51174265)。
  • 相关项目:基于自适应原理的集约化矿井智能仿真关键基础研究
作者: 邓立军|刘剑|
中文摘要:

最长路径法绘制通风网络图需要频繁地搜索任意两个节点之间的最长路径,采用深度优先搜索导致大量的时间浪费在无用路径的搜索过程中;且采用几何相交方法判断分支交叉,效率低且无法有效地减少分支交叉数。提出了将分层法引入到通风网络图绘制中。采用最长路径法对网络图进行节点分层,求解整数规划问题优化节点分层减少长边;采用模拟退火遗传算法优化节点排序,从拓扑上减少分支交叉数。为了减少无意义地搜索最长路径过程,采用最长路径并联通路法计算节点坐标和分支形状。给出了基于分层法的通风网络图绘制的测试例子。

英文摘要:

Drawing ventilation network graph based on longest path method requires frequently searching the longest path between any two nodes. There is a lot of time wasted in useless paths search process because of the depth first search algo-rithm. Geometric intersection method is adopted to determine the arc crossings, but it has low efficiency and can not effec-tively reduce the arc crossings number. The layered method is introduced to ventilation network graph drawing. The longest path method is employed to rank nodes of ventilation network, and long edges are removed by solving integer programming problem for optimizing node ranking. Then simulated annealing-genetic algorithm is used to optimize the nodes order based previous node ranking step, reducing the arc crossings number from the network topology. In order to decrease the meaningless longest path search process, a modified version of the longest path method is made to calculate node coordi-nates and arc shape, which is called longest parallel path method. The test example of drawing ventilation network graph is presented based on layered method.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887