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 NSGA-Ⅲ和道路运输能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法

为高效调配露天矿卡车运输,进一步降低矿山企业运输成本,提出一 种新的基于 NSGA-Ⅲ和道路运输 能力饱和度的露天矿卡车调度优化方法。 在车流规划阶段,以卡车总运输 量和卡车非作业时间最小为目标,以矿山 各生产要素和生产原则为约束,建立多目标数学模型。 采用 NSGA-Ⅲ多目 标遗传算法进行求解,求解出当前场景下 完成矿山任务需要启用的最少卡车数量,以及理想的车流规划。 在运输实 时调度阶段,提出道路运输能力饱和度的 调度策略,并和固定派车法组成综合调度方法来调整车流。 在某露天矿实 验结果表明:该方法提供了合理的车流规 划,在完成道路车流目标的同时,有效减缓了道路的拥挤程度,减少了卡车在 装载点和卸载点排队发生的频率,能对 矿山系统正常情况和特殊情况进行处理,实现了实时调度卡车排队最优。     

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。     

露天矿运输调度优化的生物地理学改进算法

露天矿生产运输调度优化问题是一类典型的具有非线性、多变量特征的优化问题。首先,在对露天矿卡车调度优化进行系统分析的基础上,以总运输费用最小为目标函数,给定矿石量、运输能力等约束条件,建立运输调度优化模型;然后,提出将差分算法中局部搜索功能引入到基本生物地理学优化算法的迁移策略中的改进生物地理学优化算法;最后,以MATLAB软件为平台,以露天矿实际生产运输实例数据为依据,计算出改进的生物地理学算法优化路径的综合运输成本比实际花费成本节约5 994万元,且比单一的生物地理学算法和差分算法优化路径的运输成本更低,验证了该算法求解露天矿运输调度问题的优越性。     

基于AHP的露天矿卡车调度优化因素权重分析

在对露天矿调度研究分析的基础上,以量化卡车调度过程中优化因素权重确定优化因素重要性为目的,通过采用层次分析法及其改进模型建立露天矿卡车调度影响因素层次模型的方法,对露天矿卡车调度各层次因素进行权重分析。结果表明:路网条件、作业时间、运输指标对卡车调度过程影响较大,成为优化过程的主要考虑因素;所建立的露天矿卡车调度影响因素层次模型可信度较高,可为露天矿卡车调度研究提供依据和指导。     

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。     

露天矿卡车调度模糊决策系统模型

大中型汽车运输露天矿由于汽车数量多，在生产过程中如何合理调配汽车，关系到汽车的作业效率，采用自动化卡车实时调度是充分发挥挖掘机及汽车效率的有效途径，露天矿卡车实时调度实施的硬件技术已经成熟，其关键是卡车自动化调度决策模型的合理建立，露天矿卡车自动化实时调度决策受出动的车铲类型及其状态、采矿计划、产量完成情况、工程位置的重要程度、铲前车队长度、运输线路系统等诸多因素的影响，且诸因素是动态变化的、相互影响，实际生产中无法准确确定哪个因素重要，哪个因素次之，但又必须综合考虑各个因素，为此，对其重要程度运用模糊数学的概念予以描述，建立了卡车调度模糊决策支持系统模型．应用该模型可提高露天矿卡车作业效率，比以前的调度模型更具合理性．     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于GPS的露天煤矿自动化生产管理系统

阐述了露天矿自动化生产管理系统的构成和工作原理,包括最佳路线确定、车流规划和实时调度3个部分;基于露天矿卡车自动化调度理论,建立了卡车自动化调度模型、卡车调度运输道路网络模型及卡车自动化调度准则模型;将GPS自动化生产管理系统应用于霍林河南露天煤矿,使生产方式更加合理,实现生产调度管理自动化.     

扎哈淖尔露天煤矿采场南帮运输系统改造方案

以扎鲁特旗扎哈淖尔煤业有限公司扎哈淖尔露天矿为背景,通过现场调研、理论分析,计算出了露天矿南帮卡车运输线路的最优路线,并且设计出了卡车运输线路和胶带运输线路交叉的解决办法,合理的完善了整个露天矿的运输系统,降低了运输成本。     

露天矿卡车调度理论的系统研究

露天矿卡车调度理论，是实现露天矿计算机控制卡车调度系统的依据和保证，为实现适合我国矿山特点的调度系统，对露天矿卡车调度的理论进行了系统的研究，建立了卡车调度最佳路线的网络图论求解模型，求解车流规划的多目标规划模型，并通过模拟模型，模拟分析了各实时调度准则的优劣特性与应用范围。     

露天矿新能源纯电动卡车的智能调度优化及应用

随着我国“双碳”战略的提出,在绿色矿山建设背景下,新能源纯电动卡车在露天矿生产中的应用越来越广泛。为了提高新能源纯电动卡车的运输效率,降低矿山生产成本,从卡车的碳排放成本和矿山生产指标角度出发,综合考虑电池电量、车铲生产能力以及矿石品位等多种影响因素,构建了基于碳排放成本的露天矿新能源纯电动卡车多目标调度优化模型,并采用非支配邻域免疫算法(NNIA)对模型进行了求解。通过国内某露天矿的生产数据进行仿真分析发现,所建立的多目标优化模型求得的调度方案,提高了设备利用效率9.5%,增加了11.29%的矿石运输量,同时有效减少了电能消耗所带来的碳排放成本。     

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。     

露天矿运输卡车柴油消耗的外部影响模型

为建立露天矿运输卡车柴油消耗与其主要外部影响因素之间的非线性模型,本文采用回归型支持向量机方法,并以国内某露天煤矿实际生产调度统计的数据作为原始样本,选取产量、运量、运距、高差、装车时间、加油量、岩量等七个主要外部影响指标,使用因子分析方法提取公共因子作为模型的输入,分析柴油消耗模型的训练过程,通过在MATLAB上编写相应程序并进行仿真训练,最终得出基于SVR的柴油消耗模型。训练和测试结果表明：该模型满足精度要求,能够很好地对露天矿运输卡车的柴油消耗进行计算和预测,可以为进行合理的生产调度提供决策支持,同时也为降低柴油消耗提供指导作用。     

白云鄂博铁矿卡车调度系统应用效果预测研究

采用卡车智能优化调度系统,是露天矿降低生产成本行之有效的方法。本文以白云鄂博铁矿为实例,论述了露天矿卡车智能优化调度系统的标定方法,并采用“同一班次标定-计算机模拟对比法”,对白云鄂博铁矿卡车智能优化调度系统的应用效果进行了定量的模拟预测,为拟采用卡车智能优化调度系统的露天矿提供了技术参考。     

露天矿卡车优化调度系统

煤炭科学研究总院抚顺分院研制成功的“露天矿卡车优化调度系统”,采用卫星定位技术 ( GPS)、计算机网络技术、无线数字通讯技术、电子技术、系统工程技术、优化理论、管理信息系统理论等多项现代高新技术理论。利用GPS定位 ,通过对卡车位置、状态等信息的采集 ,实现对卡车的实时跟踪与显示 ,优化调度卡车运行。系统由车载移动智能终端系统、通讯系统、调度中心系统等三部分组成。适用于汽车运输的矿山、港口、工地、城市交通等。经在伊敏一露天矿使用 2 a多证明 ,提高年产量 8% ,因此推广应用前景十分广阔。露天矿卡车优化调度系统…     

露天矿运输卡车柴油消耗的外部影响模型

为建立露天矿运输卡车柴油消耗与其主要外部影响因素之间的非线性模型,采用回归型支持向量机（SVR）方法,并以国内某露天煤矿实际生产调度统计的数据作为原始样本,选取产量、运量、运距、高差、装车时间、加油量、岩量等7个主要外部影响指标,使用因子分析方法提取公共因子作为模型的输入,分析柴油消耗模型的训练过程,通过在MATLAB上编写相应程序并进行仿真训练,最终得出基于SVR的柴油消耗模型。训练和测试结果表明：该模型满足精度要求,能够很好地对露天矿运输卡车的柴油消耗进行计算和预测,可以为进行合理的生产调度提供决策支持,同时也为降低柴油消耗提供指导作用。