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。     

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。     

基于轻量化图注意力机制的露天矿卡车调度优化算法

有效地管理和调度露天矿卡车,有助于大幅提升运输效率、降低矿山运营成本。现有研究聚焦于利用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)构建学习模型求解路径优化问题,然而,该模型针对Transformer架构的参数训练时,会产生大量参数冗余。为此,提出了一种轻量化图注意力机制的露天矿卡车调度优化算法。将微分方程数值解法——阿当姆斯(Adams)法用于Transformer模型的权重学习中,通过Adams的残差训练方法,可提高网络后期的优化精度,进一步压缩模型的规模,高效求解露天矿卡车调度优化问题。研究表明:该方法在降低最优间隙的同时将源模型的参数量压缩1/2,减少了对GPU设备的训练依赖。采用随机生成的露天矿卡数据集算例对该算法性能进行了验证,反映出采用Adams-Transformer模型有助于提升露天矿卡车调度效率。     

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。     

WiFi无线通信定位技术在露天矿中应用研究

针对露天矿实际生产管理需求,利用WIFI无线通信定位技术,在露天矿山建立卡车定位、语音生产调度和视频监控一体化的数字化监控调度平台。该系统不仅可以满足露天矿的日常生产调度,而且可以实现对矿山设备人员无线定位和视频监控,有利于矿山的安全生产管理,提高矿山企业的劳动生产效率,降低开采成本。     

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。     

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。     

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。     

计算机控制卡车多目标综合优化调度的研究

本文在深入分析当前国内外卡车调度理论的基础上，针对矿山生产的目标要求以及现有理论的局限性，建立了包含多种目标要求的计算机控制卡车调度的多目标综合优化模型，提出了由目标要求到模型构造以及准则选择到目标实现的综合优化调度算法。并应用目标规划算法代替线性规划算法来进行矿山车流优化，以实现多种目标要求，论文并以一个实际矿山问题为例进行了研究，结果表明所建模型与算法是正确的。     

露天矿卡车调度准则的研究

为了提高露天矿中电铲和卡车的生产效率,实行计算机辅助卡车调度已势在必行。根据国外现有计算机卡车调度矿山以及近年来的研究成果,本文将卡车调度准则分为六种类型。最后以霍林河露天煤矿为例进行了模拟研究,结果表明,跟固定配车相比,机动配车能明显地提高设备利用率,从而提高露天矿生产产量,而且系统愈复杂,提高的幅度愈大。     

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。     

露天矿重车调度的最早卸车法

露天矿重车运输阶段占矿车作业周期比例最高,矿车总质量最大且多为上坡行驶,燃油消耗最多,轮胎磨损最严重,开展重车调度方法研究对提高矿山生产率和运输效率具有重要意义。基于空车调度模型中的最早装车法思想,考虑了当前矿车的预计运输距离和待卸时间,提出并建立了最早卸车法重车调度模型。通过FlexSim软件分别建立了仿真模型,分析结果表明:在给定相同参数条件下,最早卸车法与路径动态规划法和产量完成度法相比,其生产率分别提高了8.0%和2.2%,完成单位矿石产量所需要的重车运输距离分别减少了24.5%和31.6%,实现了生产效率和运输效率的双重提升。最早卸车法简单方便、易于使用,有望成为新的露天矿重车调度模型。     

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。     

卡车调度系统在安家岭露天矿的应用

随着科技的不断发展进步,露天矿卡车自动化调度系统的技术已经趋于成熟,该系统的建立已经成为露天矿数字化、信息化建设的标志,数字矿山建设的基础。结合中煤平朔集团有限公司安家岭露天矿的实际情况,论述了该矿GPS卡车优化调度系统(简称"卡车调度系统")的建设情况,分析了该项目的建设背景、实施目标及所取得的成果,并对该项目中的关键技术进行了研究。     

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…     

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。     

GPS调度管理系统应用

矿山GPS调度管理系统对卡车、电铲等进行实时动态优化调度,其主要功能就是通过对露天矿主要采运设备的位置、状态、物料等信息的采集,实现对卡车、电铲等设备运行的实时跟踪与显示,优化调度卡车运行,及时准确地查询统计当前生产情况,从而起到优化车队运行、准确执行生产计划等作用,以此达到提高矿山产量、节省费用、取得较高经济效益之目的。