用模糊层次分析法优选矿山废水治理方案

针对某矿山酸性废水治理工程实际,建立评价结构体系,采用模糊综合评判与层次分析法相结合的综合评判方法对备选方案进行综合决策.过程采用模糊综合评判法构造指标优度值判断矩阵,采用线性目标规划模型求得逼近决策者偏好的指标优度排序矩阵,采用层次分析法(AHP)确定指标权重,采用Matlab软件进行LP规划及矩阵特征值、特征向量计算,最后通过方案总排序确定了工程优选方案.模糊层次分析法有效解决了方案选择过程中评价指标的模糊性问题,提高了方案优选过程的效率及优选结果的准确性.     

基于模糊理论的急倾斜煤层采煤方法优选

为解决急倾斜煤层采煤方法的选择问题,构建了基于模糊理论的决策模型。首先按照模糊综合评判方法创建多目标决策指标体系,其次采用模糊层次法确定各指标权重,并利用模糊数学进行综合评价,计算出各决策方案的隶属度,最后根据隶属度得出决策结果。应用本模型对工程实例的3种采煤方法进行综合评判。评判结果表明:伪倾斜分层走向长壁采煤法为最优方案。     

矿井设计方案选择的多目标层次模糊综合决策

对矿井优化设计中采用多目标模糊决策的方法进行了探讨。通过建立多目标多层次模糊综合评判模型，可对影响方案的各因素，指标客观，准确地加以定量和评判。     

基于模糊层次分析法的矿井降温系统优选决策分析

将模糊层次分析法(FAHP)引入到矿井降温系统方案的优选决策理论中。以专家打分的方式,确定5个矿井降温系统的评判指标;在此基础上,应用模糊层次分析法,对矿井水冷降温系统的3种方式进行优选对比,得出最优方案。研究结果表明:模糊层次分析法在矿井降温系统方案优选中有很好的适用性,计算更为简便,更易于计算机编程的实现;利用模糊层次分析法所选降温系统能够满足矿井降温实际需要,降温效果显著,经济效益明显。     

模糊综合评判法在军用工程机械可靠性与维修性评价中的应用

通过对军用工程机械可靠性与维修性指标体系的全面系统分析,运用模糊数学的综合评判方法,对其内在因素指标进行综合评价。在专家打分评估的基础上,应用定性与定量的综合决策方法,结合层次分析法分配权重,进行全面的分析,得出军用工程装机械模糊综合评价模型。     

深基坑工程决策与优化设计智能系统研究

基于深基坑工程的知识和经验，通过对深基坑工程方案综合选优影响因素的模糊聚类分析和模糊综合评判．将方案设计转化为多目标决策系统模糊优化，建立了相应的支护系统方案模糊优化模型，并将其成功应用于实际工程中。     

基于AHP-模糊综合评价的回采方案优选

针对传统类比法在回采方案优选中难以综合考虑各指标的缺点,运用层次分析法(AHP)对影响回采方案优选的指标进行分析,建立了综合评价指标体系,得出了各指标权重;再根据模糊综合评判的原理,对提出的备选方案进行综合评判。实例矿山的综合评判结果为:0.78,0.79,0.87,据此确定了3最优回采方案。结果表明,评价结果与试验采场的实际生产情况相符。     

模糊层次分析法在汝箕沟煤矿通风系统评价中的应用

根据汝箕沟煤矿通风系统改造过程中采掘布局方案的网络模拟结果,建立了采掘布局方案优选的评价指标体系。利用层次分析法确定了通风系统评价指标体系中各指标的权重,采用模糊综合评价法进行了方案的优选分析。将层次分析与模糊综合评价相结合形成模糊层次分析法,能够提高定性指标权值量化的准确性,使得方案评价结果更加客观公正。     

基于模糊层次分析法的厚煤层采煤方法选择研究

为了克服传统评判方法的主观性和单一性,提出了利用模糊层次分析法选择采煤方法的新思路。根据模糊综合评判方法基本原理,针对厚煤层采煤方法选择的模糊性和不确定性,结合东庞矿2#煤层的工程实例,确定了4个影响厚煤层采煤方法选择的一级评判因素,即煤层地质条件、经济效益、技术水平和安全指标,以及23个二级评判因素;采用模糊层次分析法确定一级评判因素、二级评判因素的权值。应用本评判模型对东庞矿厚煤层采煤方法的选择进行综合评判,评判结果表明:厚煤层分层开采、大采高一次采全高、放顶煤开采的隶属度分别为23.19%,41.07%,35.74%,确定大采高一次采全厚为最佳开采方案。     

石人沟露天转地下采矿方法优化选择

针对石人沟露天转地下这一特殊开采环境,运用层次分析法和模糊数学的基本原理对多种采矿方法进行评判优选。评判优选过程中,综合考虑了影响露天转地下采矿方法的各项指标,如技术、经济指标及边坡稳定程度等;将待选择方案指标转换成隶属度矩阵,通过层次分析法得到各因素权重向量,从而建立模糊综合评判模型;利用模糊数学原理计算出各方案基于影响因素的综合优越度,从而确定第3种方案最优。     

多目标模糊决策的露天矿采剥进度计划优选

结合铜绿山铜矿工程实例, 建立了Fuzzy Topsis 模型(向理想解接近的排序技术), 并用于露天矿剥离与采矿工程进度编制的多目标模糊优选决策, 实际应用表明该模型及算法可靠、有效。     

采煤沉陷区稳定性模糊综合评判

建立了采煤沉陷区稳定性模糊综合评判模型,探讨了指标体系的建立、权重计算方法的选择和隶属函数的构造等若干问题;基于该模型,对大屯煤电(集团)有限公司姚桥煤矿西三采区上方沉陷区进行了稳定性评价.应用模糊综合评判方法评价采煤沉陷区稳定性,使采煤沉陷区稳定性评价由传统的单一因素决定、定性描述和半定量分析,发展成为定性和定量分析相结合并使整个评价过程变为定量化的计算和分析,评价结果更趋科学合理.     

地方煤矿奖励机制的模糊决策

经过对地方煤矿进行考察调研,与临汾市安全技术质量评价中心合作,收集了200多份地方煤矿安全现状综合评价资料,将模糊控制理论引入矿业系统工程,建立了模糊控制决策模型,根据地方煤矿安全现状的综合评价达标成绩给予不同的奖励,并在MATLAB工作平台上利用模糊(Fuzzy)工具箱加以实现。这一模糊决策奖励机制模型科学合理,很具使用价值,值得推广应用。     

Generating decision maker preferred production plans

Abstract

Generating a mine plan that is acceptable by the decision maker (eg, mine manager) is a regular problem for the mining analyst (eg, mining engineer). This problem looms larger when the decision maker does not guide the process. This phenomenon is typical of single objective and single criterion-oriented optimisation methodologies which are not designed to involve the decision maker. The process of generating a decision maker's preferred production plan involving multiple objectives and multiple decision parameters is demonstrated here using PARETO OPTIMAL STOCHASTIC SERIAL DYNAMIC PROGRAMMING. The process requires the mining analyst to generate a superior set (pareto set) of alternatives out of the usually numerous set of feasible alternatives. The decision maker then conducts a careful study of the pareto set and declares his level of preferences for the objectives. Finally, the mining analyst generates the production plan preferred by the decision maker.     

不确定多属性决策法在采矿方案优选中的应用探讨

采矿方案选择是一个不确定多属性决策问题, 提出用区间数来描述采矿指标的不确定性。研究了决策属性权重和属性评估值均为区间数的采矿方案优选方法, 并用实例说明了它的合理性和可行性。     

优选法在采矿工程中的应用探讨

对灰色关联法在采矿方法数值优选中的应用开展了研究,指出简单地使用灰色关联法对采矿方法进行数值优选可能会导致结果失真。对多目标模糊决策法进行了改进,并将其与灰色关联法对比应用到实例中,发现多目标模糊决策法更加优越。     

The application of the analytic hierarchy process (AHP) and Yager’s method in underground mining method selection problem

Underground mining method selection (UMMS) is one of the most important decisions in mining engineering. Choosing a suitable underground mining method to carry out extraction from a mineral deposit is very important for all stage of mining operations. In practice, UMMS is one of the multiple attribute decision-making (MADM) problems and mining engineers have some difficulties in making the right decision in the multiple criteria environment. In this paper, the following two similar MADM methods are described: analytic hierarchy process and fuzzy multiple attribute decision-making are applied to select the optimal underground mining method for lignite mine located in Istanbul. At the end of decision-making process, sensitivity analysis process is applied for each method.     

An analytical hierarchy process (AHP)-guided decision model for underground mining method selection

Decision making in mining, especially the selection of an appropriate stoping method for an ore deposit, is a critical and challenging task owing to its compliance with a set of criteria. The lack of quantitative data and the qualitative nature of the task forces one to adopt an experience- and intuition -based technique like the analytical hierarchy process (AHP). This article examines the application of the AHP for the selection of an appropriate stoping method from a group of alternatives. The developed model has been verified by a number of case studies.     

基于人工智能的TBM选型适应性评价决策支持系统

随着我国西部的大开发和"一带一路"的建设,迫切需要大力发展交通、矿山、水利等重大"生命线"工程,而深埋长大隧道往往是这些生命线工程的关键控制性工程。限于地质、地形和自然环境条件,从施工工期、造价和技术进步3个方面考虑,TBM(Tunnel Boring Machine)工法是深长隧道开挖的优先选择。深长隧道TBM的适应性受到众多因素的影响,难以进行有效和定量的评价。主要影响因素为不良地质,如突涌水、软岩大变形、断层破碎带、岩爆等;此外,隧道的设计、隧址地质条件等对TBM的选型也有重要影响。人工智能方法具有能够分析复杂因素影响和处理复杂问题的突出特点,可用于TBM选型适应性的有效评价。首先,基于层次分析法和模糊综合评判方法,通过TBM选型评价知识的获取,选取能够充分反映不同机型地质适应性差异、具有代表性和区分度高的7个评价指标,构建了TBM选型适应性评价指标体系及模糊综合评价模型,确定了各个评价指标的模糊隶属函数。其次,通过编写权重辅助计算程序,确定了3种TBM机型选型适应性评价指标的权重;其中,为了避免单指标决策的局限性和主观臆断的缺陷,采用智能设计理论和决策理论相结合的方法,完成了多指标智能决策的定量化选型。将评价模型与知识获取相结合,以规则的形式表示知识,构建了TBM选型适应性评价知识库。最后,基于智能评价决策支持系统平台IDSDP,开发了TBM选型适应性智能评价决策支持系统,为深长隧道TBM选型提供了一种新的量化评价方法。利用该系统对高黎贡山铁路隧道TBM的选型进行了适应性评价,评价结果与实际情况相吻合。     

基于模糊数学在采矿方法中的优化

决策采矿方法选择的因素很多,传统的经验类比法具有较大的主观随意性、不确定性。模糊数学优选法综合考虑了影响采矿方法的定量与定性指标。如定量因素指标有矿块的生产能力,矿石损失率和贫化率等,定性因素指标如作业安全性,工艺复杂情况等。通过构建了指标隶属度矩阵和权重矩阵,然后应用模糊数学矩阵最优化决策原理进行综合评判,根据隶属度最大原则确定出方案的优先顺序,从而得到最优方案。文中的某矿优选结果说明,用模糊数学优选出的采矿方案具有较强的实用性,实现了安全,高效的目的,所以证明模糊数学是可靠的。