近日，中国矿业大学李爽教授团队在群体智能优化算法领域取得重要进展！

该成果建立了基于逃跑策略模拟的两阶段勘探和基于狩猎机制的开发阶段的数学模型，在全局搜索、收敛速度和精度上显著优于传统方法，尤其适用于复杂工程优化问题，如机械设计、能源调度等，兼具高效性与鲁棒性，为智能优化算法提供了新思路。是国家自然科学基金重点项目资助成果。

该技术落地后，将为煤矿安全管理带来突破性变革，高效解决煤矿安全中的复杂问题。如在安全监测方面，可以精准优化瓦斯传感器布局和预警阈值设定；在灾害预测领域，能快速收敛最优参数，提升各类典型事故的预测准确率；同时它能够智能规划应急疏散路径和救援资源调度，大幅缩短响应时间。助力企业实现安全管理从“被动处置”向“智能预控”转型升级，为矿山安全生产提供创新解决方案。  目前，该成果已被国家知识产权局授予发明专利。并发表能源领域顶级期刊《Applied Energy》，该期刊是SCI一区Top期刊, 影响因子11。

下一步，团队将加速推进该技术的成果转化，推动科技创新和产业创新深度融合。并通过技术迭代持续优化算法性能、拓展应用场景，重点突破矿山复杂环境下的实时优化与边缘计算等关键技术瓶颈，为我国安全生产数智化升级贡献力量。