智能矿山露天矿自动卡车调度随机优化方法

摘要

露天矿生产环境具有高度动态性与不确定性，卡车调度往往在运量、运输时间、出车次数3个指标存在效率低下的问题。针对上述问题，提出一种智能矿山露天矿自动卡车调度随机优化方法。针对调度问题做出假设，在一定程度上降低问题的复杂性。围绕总运量最小、卡车出车次数最少、总运输时间最小化设置目标函数，并结合约束条件，建立露天矿自动卡车调度模型建立。结合遗传退火算法，设定该算法的参数，随机生成一个初始种群，计算种群中每个调度方案的适应度值，根据个体的适应度值，选择策略从当前种群中选择调度方案进入下一代种群，模拟退火操作，迭代生成新的种群，判断是否满足遗传算法的停止条件，同时检查是否满足模拟退火算法的停止条件，如果满足任何一个停止条件，则算法结束，返回种群中适应度最高的调度方案作为最优解，完成卡车调度随机优化。测试结果表明，应用所提方法后，在运量、运输时间、出车次数3个指标上都表现更为出色，说明该方法是一个综合性能较好的卡车调度方法。

关键词

智能矿山 / 露天矿 / 卡车调度 / 目标函数 / GASA算法 / 优化