Original paper

UDC 622.013.3 © V.V. Agafonov¹, О.Yu. Kozlova², 2026
ISSN 0041-5790 (Print) • ISSN 2412-8333 (Online) • Ugol’ – Russian Coal Journal, 2026, №2, pp. 80-84
DOI: http://dx.doi.org/10.18796/0041-5790-2026-2-80-84

FORMATION OF CLUSTERS OF DESIGN SOLUTIONS FOR COAL MINES BASED ON METAHEURISTIC ALGORITHMS

Authors

V.V. Agafonov¹, О.Yu. Kozlova²

¹ National University of Science and Technology MISIS (NUST MISIS), Moscow, 119049, Russian Federation
² MIREA – Russian Technological University, Moscow, 119454, Russian Federation

Authors Information

Agafonov V.V. – Doctor of Engineering Sciences, Professor of the Department of Geotechnology of Subsoil Development, Mining Institute, National University of Science and Technology MISIS (NUST MISIS), Moscow, 119049, Russian Federation, e-mail: msmu-prpm@yandex.ru
Kozlova O.Yu. – PhD (Engineering), Associate Professor of the Department of Higher Mathematics, MIREA – Russian Technological University, Moscow, 119454, Russian Federation, e-mail: kozlova@mail.ru

Abstract

The cognitive process of forming clusters of coal mine design solutions based on metaheuristic algorithms is accompanied by the availability of basic information and information reflecting changes in the evolutionary model. In this case, the task of determining the optimal trajectory is realized in the model space of a fuzzy oriented graph G = (E, W) with a set of vertices-concepts E reflecting the behavioral features of evolution and a set of interacting links of various orientations between them W. This aspect is perceived as accompanying elements of cognitive perception based on cognitive functions and models of their interaction.

Keywords

Coal mine, technological system, synthesis of design solutions, membership function, metaheuristic algorithm, fuzzy inference.

References

Беляев В.В., Агафонов В.В. Синтез высокопроизводительных и прогрессивных технологических систем угольных шахт // Уголь. 2020;(11):36-42. DOI: 10.18796/0041-5790-2020-11-36-42. Belyaev V.V., Agafonov V.V. Synthesis of high-performance and advanced technological systems for coal mines. Ugol’. 2020;(11):36-42. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2020-11-36-42.
Клевец Н.И. Метаэвристические алгоритмы оптимизации. Симферополь, 2023. С. 218.
Влад А.И., Санникова Т.Е. Анализ метаэвристических методов идентификации параметров для агентных моделей / XIV Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2024. Москва 17-20 июня 2024 г. М., 2024.
Лапко Н.А. Алгоритм HONEY BADGER: метаэвристический алгоритм для решения задач оптимизации / Международная научно-техническая конференция молодых ученых БГТУ им. В.Г. Шухова, посвященная 170-летию со дня рождения В.Г. Шухова. 2023. С. 261-264.
Насфутдинова Д.Р. Разработка программного обеспечения для решения оптимизационных задач в среде MATLAB / Конференция Энергия-2022. Иваново, 11–13 мая 2022 года. 2022. С. 54.
Гатин Р.Р., Бикмухаметов Р.Р. Функции и возможности конструктора Anfis для проектирования нечетких нейронных сетей / Наука сегодня: реальность и перспективы. Материалы международной научно-практической конференции. 2019. С. 11-13.
Титов Д.Д. Алгоритмы вычисления центоридов интервальных нечетких множеств второго типа. В сборнике статей: Математическое и программное обеспечение вычислительных систем. 2019. С. 58.
Лабинский А.Ю., Уткин О.В. Система нечеткого вывода с нечеткими функциями принадлежности // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2016. № 1. С. 68-73. Labinsky A.Yu., Utkin O.V. Fuzzy inference system with fuzzy membership functions. Scientific and analytical journal “Bulletin of the Saint Petersburg University of the State Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia”. 2016;(1):68-73. (In Russ.).