| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 通路法绘制曲线通风网络图国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 遗传算法绘制一般的无向图和有向图国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 2 矿井通风网络图自动绘制原理及方法 | 第14-19页 |
| 2.1 矿井通风网络图概述 | 第14-15页 |
| 2.2 矿井通风网络图的特点 | 第15-16页 |
| 2.3 矿井通风网络图的绘制原则 | 第16页 |
| 2.4 矿井通风网络图自动绘制原理及方法简介 | 第16-19页 |
| 3 基于分层原理的最长路经法绘制矿井通风网络图 | 第19-38页 |
| 3.1 分层法简介 | 第19-23页 |
| 3.1.1 节点分层 | 第20-21页 |
| 3.1.2 节点排序 | 第21-22页 |
| 3.1.3 确定节点坐标以及绘制分支 | 第22-23页 |
| 3.2 最长路径法简介 | 第23-32页 |
| 3.2.1 最长路径算法 | 第23-26页 |
| 3.2.2 最长路径算法的问题及修正 | 第26-27页 |
| 3.2.3 最长路径法确定节点坐标和分支形状 | 第27-32页 |
| 3.3 分层法和最长路径法结合的画图算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 预处理 | 第33页 |
| 3.3.2 最长路径法节点分层 | 第33-34页 |
| 3.3.3 遗传算法节点排序 | 第34-35页 |
| 3.3.4 最长路径并联通路法绘制节点和分支 | 第35-38页 |
| 4 基于遗传算法的矿井通风网络图优化绘制 | 第38-56页 |
| 4.1 绘图算法领域的一个难题——分支交叉最小化问题 | 第38-42页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第38-39页 |
| 4.1.2 分支交叉数最小化问题算法 | 第39-42页 |
| 4.2 遗传算法简介 | 第42-47页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第42-43页 |
| 4.2.2 编码方法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 遗传算子 | 第44-47页 |
| 4.3 遗传算法优化矿井通风网络图绘制 | 第47-56页 |
| 4.3.1 编码 | 第48页 |
| 4.3.2 评价函数 | 第48-51页 |
| 4.3.3 混合遗传算法的流程框架(HGA Scheme) | 第51-52页 |
| 4.3.4 基于问题的交叉算子 | 第52-53页 |
| 4.3.5 局部搜索(Local Search) | 第53-56页 |
| 5 通风网络图自动优化绘制程序运行实例 | 第56-70页 |
| 5.1 程序界面 | 第56-57页 |
| 5.2 参数说明 | 第57-58页 |
| 5.3 程序运行 | 第58-70页 |
| 5.3.1 拓扑数据图1测试 | 第58-59页 |
| 5.3.2 拓扑数据图2测试 | 第59-61页 |
| 5.3.3 拓扑数据图3测试 | 第61-63页 |
| 5.3.4 拓扑数据图4测试 | 第63-65页 |
| 5.3.5 拓扑数据图5测试 | 第65-68页 |
| 5.3.6 赵庄矿拓扑数据图测试 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 附录A 赵庄矿通风网络拓扑数据 | 第74-80页 |
| 作者简介 | 第80-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |
