露天矿运输调度问题求解的自适应果蝇优化算法

针对露天矿运输调度问题,提出了一种改进的果蝇优化算法。首先,对露天矿运输调度问题进行了分析,以矿石开采能力和运输能力为约束条件,以运输成本最小为目标函数,建立了露天矿运输调度问题的数学模型。然后,该算法根据果蝇的味道浓度自适应调整搜索步长,同时满足了算法的全局寻优能力和局部寻优能力。最后,将自适应果蝇优化算法应用于求解实际的露天矿运输调度问题,与标准果蝇优化算法和遗传算法进行实验比较分析,给出了优化结果。实验结果表明:该算法的收敛精度和收敛速度均优于其他算法,证明了该算法可以有效求解露天矿运输调度问题。     

基于改进两阶段法的平朔东露天矿配车算法

结合平朔东露天矿的实际生产情况,研究分析了露天矿车辆调度系统的传统两阶段算法,结合露天矿矿车规划和露天矿车辆调度算法模型,改进了两阶段算法,并设计验证了优化后的算法模型。平朔东露天矿通过优化配车算法降低了运输成本,提升了生产管理水平。     

基于改进DCW-QPSO算法的露天矿卡车调度优化方法

为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法(QPSO)在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法(DCW-QPSO),并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更新方法改进,然后将改进DCW-QPSO用于求解露天矿卡车运输调度方案。调度方案以总运输成本最低为目标函数,并综合考虑矿石产量、品位均衡、卡车等待时间最短等约束条件。通过在国内某大型露天铁矿的应用发现,卡车调度优化结果符合矿山实际生产需求,为企业管理者提高了决策依据。改进算法在模型求解过程中全局搜索能力及算法稳定性都得到显著提升,具有一定的实际应用价值。     

基于人工鱼群神经网络进化的露天矿卡车优化调度研究

为提高露天矿生产运输效率,实现生产资源的有效回收和低成本运营,提出基于神经网络代理辅助的多目标露天矿卡车优化调度方法。依据露天矿卡车生产运输的特点,综合考虑卡车运输的各项成本,构建以卡车运输成本最小、卡车总等待时间最短,以及卸矿站品位偏差率最小为目标的多目标组合优化模型。在基本人工鱼群算法基础上,通过引入神经网络代理辅助模型训练历史调度数据,对雄安新区某露天矿的生产调度情况进行了仿真研究。结果表明,基于神经网络代理辅助的人工鱼群算法可有效提高算法计算速度约47.8%,降低露天矿卡车运输成本8.16%,减少等待时间12.12%,并减小品位偏差8.69%,在加快计算速度的同时,实现了平衡算法收敛性与多样性的目标。     

基于多目标遗传算法的露天矿卡车调度优化研究

为合理调配露天矿卡车运输,实现矿山企业降本增效,解决卡车运输调度管理的多目标需求,以卡车运输成本最低和等待时间最少为目标,以车铲生产能力、矿石品位以及生产原则为约束,构建了多目标卡车调度模型。模型采用优选因子分配车辆,使用多目标遗传算法进行求解,进而优化露天矿卡车的动态调配。针对某露天矿卡车调度进行多目标优化,研究结果表明:此方法可提供合理的优化调度方案,得到具体的卡车运输路线和运行时刻表,大大降低卡车运输成本,提高设备使用效率,从而为矿山的卡车调度提供具体合理的决策依据。     

基于遗传算法的多车型露天矿卡车调度模型研究

针对露天矿多车型卡车调度问题,以运输成本最小化为目标,综合考虑了卡车空载费用、卡车等待时间、道路通行能力、电铲生产能力等约束条件,采用整数规划方法建立了露天矿多车型卡车调度模型,实现了卡车利用率的最大化和运输成本费用的最小化。以某矿山实际数据为例,进行了仿真分析。仿真结果表明:该模型与已有模型相比,得到的调度方案更加符合矿山生产实际,满足了露天矿多车型卡车调度需求,同时减少了末趟卡车非满载造成的资源浪费,有效降低了卡车运输成本,提高了卡车运输效率。     

安家岭露天煤矿开拓运输系统优化

详细论述了露天矿运输系统优化过程,针对安家岭露天矿现有运输系统的具体情况,提出了改进方案,建立了运输系统模型和物流规划模型,并对露天矿运输系统进行了优化。将该研究成果应用于安家岭矿,指导安家岭矿更加合理安排生产,达到了提高效率、减小综合运距、降低运输成本的目标,为真正解决安家岭露天矿实际生产问题提供了技术支持。     

一个解决露天矿车辆调度问题的方法

描述了露天矿车辆装载、运输、卸载LHD(Load-Haul-Dump)的调度管理问题。LHD问题由车辆调度、路径规划和行程安排组成;调度方案是以最短路径的算法为基础。露天矿每个调度决策需要考虑矿山的当前状态,单车道双向公路运输网络的实时交通状态和一些操作约束。     

露天矿生产车辆调度的优化选择

露天矿车辆优化调度问题,关键是如何分配和调度现有条件下的卡车和电铲,使设备的利用率达到最大,从而降低采矿成本。根据露天生产的实际要求,运用运筹学中的目标规划的方法,建立车辆调度的优化模型,利用Lingo11软件进行计算;利用卡车编队运输、卡车转移运输的思想和贪心算法,得出一种最优的调度方案。研究表明,优化结果能符合实际生产需求。     

水泥原料矿山卡车运输调度系统的实时优化

根据水泥原料矿山运输调度系统的复杂性与非线性特性,建立了卡车运输实时调度系统模型;运用粒子群优化算法(PSO)在解决工程优化问题中具有收敛速度快,调节参数少且算法极易实现等良好的特性,成功地解决了在开采工艺、产量、质量等多因素约束条件下的卡车实时运输调度优化问题,并将其用于韶峰水泥原料矿山的生产运输调度系统,既降低了矿山运输成本,又协调了开采工艺、同时为矿山企业信息化建设和其他物流企业提供了重要的参考价值。     

露天矿山运输调度系统粒子群优化

结合露天矿山运输调度系统实际,考虑到计划产量、生产能力、质量要求和运输过程等方面的约束,建立了一个通用性较强的露天矿山运输调度系统模型。该调度模型以总的运营成本最低为目标函数,采用惩罚函数法把诸多约束条件化为无约束,构建优化系统中粒子群算法的适应度函数。通过引入自适应变异程序对粒子群算法进行改进,避免算法过早收敛,提高了收敛效果。运用改进后的自适应变异粒子群算法对露天矿山运输调度系统模型优化求解,并采用Matlab软件对求解过程进行仿真,研究结果表明该算法能够快速得到当前班次的车辆调度的满意方案,提高了露天矿山运输调度的效率,进而提高露天矿山生产率,为数字化矿山建设提供一定参考。     

低碳限制下综合成本最小的露天矿卡车运输优化研究

露天卡车运输是露天矿山企业生产管理中的重要环节，合理控制卡车运输的能源消耗和碳排放量是低碳经济背景下保护资源环境的重要举措。在低碳限制下针对露天矿卡车运输问题，以油耗成本、碳排放成本和卡车启用成本最小为优化目标，综合考虑各装载点与各卸载点之间的多条运输路径和生产任务，建立了低碳限制下综合成本最小的卡车运输优化模型，然后利用IAS算法对模型进行求解，对卡车运输行驶的能源消耗进行了优化，并将3种不同目标函数做了对比，最后利用实例进行验证。结果表明：该优化研究能够有效减少运输成本、能源消耗和碳排放量，同时也能减少卡车使用数目，降低了矿山企业的经营成本，为建设资源节约型和环境友好型矿山提供了保障。     

多金属露天矿多目标生产计划优化问题建模及求解算法

针对多金属露天矿山生产计划优化问题难以建模、求解复杂等问题，从多种金属元素、采掘运输成本以及矿石品位三个角度出发，综合考虑矿石产量、品位波动、矿石资源利用率、开采和处理能力以及回采率等多种影响因素，构建了一个多金属露天矿多目标生产计划模型。受粒子群算法启发，提出一种改进狼群算法（IGWO）对模型进行求解，并引入反向学习策略和非线性收敛策略来提高算法的求解效率。以国内某露天矿的实际生产为例，分别利用粒子群算法（PSO）、灰狼算法（GWO）和IGWO算法对模型进行求解对比。结果表明：该生产计划模型更加符合露天矿多种矿产资源综合开采利用的实际需求，IGWO算法较PSO算法运行速度上提高了71%，在求解精度上提高16%。该生产计划方案对多金属露天矿山矿产资源综合利用及精细化排产具有重要的指导意义，可促进企业可持续发展。     

矿山短期生产计划优化的多目标遗传粒子群算法

针对露天矿山生产的基本特征及短期生产计划的编制要求,从露天矿山的品位及经济成本最小化的角度出发,构建了露天矿短期生产作业计划优化模型。以MATLAB软件为平台,采用遗传粒子群混合智能算法对模型进行求解。以某石灰石露天矿为工程背景进行研究,将研究结果与露天矿实际生产指标进行对比验证。结果表明:该模型适用于露天矿短期采掘作业生产计划的编制,优化结果保证了矿山生产作业出矿品位、出矿量及生产利润三者之间的平衡,有利于提高矿山的经济效益。     

智能卡车调度系统在塞尔维亚波尔市VK露天矿的运用

塞尔维亚波尔市Veliki Krivelj 矿（简称VK矿）是塞尔维亚境内规模最大的露天铜矿山，经历了43年的开采历史，矿山采用多台阶陡帮开采工艺，设备大型化作业。矿山开采过程中采剥设备与运输设备信息传输不及时，生产过程中迟滞现象明显，为了提升生产效率，降低生产成本，VK矿引进了智能卡车调度系统。论述了智能卡车调度系统的原理和主要功能，分析了智能卡车调度系统在VK矿的应用情况、存在的问题和进一步提升的空间，表明智能卡车调度系统是采用计算机技术、无线通讯技术与GPS技术等相结合，实现采剥设备与运输设备的实时定位、实时调度、智能调度，同时包含了车辆防碰撞预警、自动报表等功能。智能卡车调度系统在VK矿运用过程中，存在着运行轨迹丢失、报表准确性不足等问题，可以通过进一步增强信号措施进行解决。同时，智能卡车调度系统还可进一步提升智能配矿系统、高精度挖机系统与高精度钻机系统等功能。智能卡车调度系统投入使用后，VK矿设备出勤率提升了6.8%，显著地提升了作业效率，降低了油耗，节省了成本。智能化是当前世界采矿的前沿与趋势，作为塞尔维亚境内第一家引进、采用智能卡车调度系统的露天矿山，VK矿在智能化卡车调度、设备大型化作业等方面打造了行业的标杆，还将打造国家“一带一路”倡议与欧洲国家智慧数字矿山合作的典范。     

中国露天煤矿卡车调度现状及展望

总结了中国露天矿卡车调度在模型构建、算法求解、调度准则方面的理论研究以及卡车调度系统发展的现状;提出了卡车调度关键问题研究内容,包括多种调度方法有机结合的智能调度;根据运输系统条件的变化以及生产任务要求的综合调度优化准则,建立集成学习与深度学习相结合的时间动态预测模型;基于半连续工艺的卡车调度研究,进行卡车调度配煤管理。在智慧露天矿山发展背景下结合现代高新技术与分析方法展望未来卡车调度发展趋势。     

露天矿SQL Server生产数据的空间分析

针对传统露天矿生产管理模式下,运输工作量需人工统计、矿区路径更新需借助重新测绘及外部程序等问题,从空间分析的角度出发,着力探究提高系统自动化程度的途径。依托已构建的露天矿卡车调度系统数据库,将露天矿生产数据作为基础数据,利用SQL Server空间数据类型geography的属性和方法,基于生产数据的空间分析,提出了由数据库独立完成的运输工作量自动统计方法、矿区路径自动更新方法。矿区实验证明:上述2种方法准确、可行,提高了露天矿生产管理的自动化水平。     

遗传算法在露天矿开拓系统优化中的应用

露天矿开拓系统决定着矿山基建投资、生产运输费用等关键因素,其设计属于拓扑关系的结构优化范畴,用传统方法很难取得令人满意的效果.为此,采用进化算法中的遗传算法优化露天矿开拓运输系统,将生命科学中的进化及遗传原理用于工程技术中,为矿山优化技术提供一种新的技术途径.它首先用遗传操作产生众多开拓方案,然后借用图论方法筛选出各种可行的开拓系统,随之计算各开拓系统的适应度,最后根据"优胜劣汰"原则通过多次进化得出最优的开拓系统.本方法已成功地用于金堆城钼业公司露天矿的开拓设计中,取得了满意的结果.     

基于产量完成度和车流饱和度的露天矿卡车调度方法

针对露天矿卡车实时调度应用比较普遍的Modular公司Dispatch系统动态规划法存在的问题，提出了目标产量完成度与当前车流饱和度的概念，论述了以这两个概念为基础的实时优化调度准则.以车流规划结果为基础，充分考虑系统随机因素的影响，兼顾卡车运输距离，实现了实时调度的整体最优.不仅适用于铲车数量匹配的情况，而且适用于铲车数量匹配失调的情况.既适用于空车调度，也适用于重车调度，比动态规划法的通用性和适用性更强，调度结果更合理，优化效果更好.经在露天矿使用证明，生产效率提高了8.0%~17.8% 