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时间:2020-03-23
《基于改进粒子群算法的露天矿运输调度优化.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第22卷第4期中国矿业V01.22,No.42013年4月CHINAMININGMAGAZINEApr.2013基于改进粒子群算法的露天矿运输调度优化李勇,胡乃联,李国清(1_北京科技大学土木与环境工程学院,北京100083;2.北京科技大学金属矿山高效开采与安全教育部重点实验室,北京100083)摘要:针对露天矿运输调度问题,以运输费用达到最小为目标,构建露天矿运输调度系统的优化数学模型,基于群体智能优化理论,提出用粒子群算法对露天矿运输调度模型进行解算的方法,并在求解过程中设计了带双引子的粒子搜索策略。以MATLAB软件为平台,应用计算机编程技术,实现模型解算。最后,用露天
2、矿实际生产数据验证了带双引子粒子群算法求解露天矿运输调度问题的有效性。关键词:粒子群算法;露天矿;运输调度;优化中图分类号:TD57文献标识码:B文章编号:1004—4051(2013)04—0098—04Open-pithaulingdispatchingoptimizationbasedonimprovedPSOalgorithmLIYong,HUNai—lian,LIGuo—qing(1.SchoolofCivilandEnvironmentalEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing100083,China;
3、2.StateKeyLaboratoryofHigh—EfficientMiningandSafetyofMetalMines(UniversityofScienceandTechnologyBeijing),MinistryofEducation,Beijing100083,China)Abstract:Amathematicalmodelofopen-pithaulingdispatchingwasconstructedfromtheviewpointofminimizi‘ngopen-pittransportationcost.Basedonthetheoryofswar
4、mintelligenceoptimization,amethodofusingparticleswarmoptimizationalgorithmtooptimizeopen-pitminingoperationplanwasproposedinthispaper,andthesearchstrategywithdoubleattractorwasdesignedforparticlesinthecalculationprocess.WithMATLABsoftwareasacomputationplatform,themodelwascalculatedbyusingcom
5、puterprogrammingtechnology.Withtakingtheactualproductiondataofanopenpitmineasanexample,theeffectivenessforusingimprovedPSO(ParticleSwarmOptimization)algorithmtosolveopen—pithaulingdispatchingproblemwasverified.Keywords:particleswarmalgorithm;open-pitmine;haulingdispatching;optimization露天矿开采是
6、集矿岩采掘和运输为一体的综合效益的好坏]。系统[1]。其中,矿岩运输的有效组织和调配对露天露天矿运输调度优化的目标是在满足一定生产矿采剥过程的实施和完成生产任务具有重要意义,条件下,寻求运输成本最小的运输调度方案,属于函因为运输调度对矿山生产设备的利用效率、矿石产数最值优化问题。针对函数优化问题,近些年来,受量、设备的运营状态检测、故障排查、维修、不同质量自然界生物的群体行为启发而产生的群体智能计算开采矿石的搭配及相关调度控制有重要作用]。因已成为新兴的优化算法]。其中Eberhart与此,对露天矿运输调度问题展开优化研究,对提升矿Kennedy提出的粒子群(ParticleS
7、warm山生产设备的利用率、降低生产成本具有直接影响,Optimization,PSO)算法是一种模拟鸟群飞行觅食从而决定了露天矿整个生产系统的生产效率和经济的仿生算法,具有简洁、易于实现、鲁棒性好等特点,在函数优化领域已被广泛接受。PSO算法虽然在收稿日期:2012-l2—07函数优化求解过程中能够快速收敛,但出现陷入局基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助(编号:FRF-SD-部区域而无法逃出的可能性很大,导致得到的最优12-001A);国家自然科学基金项目资助(编号:511040
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