基于遗传算法的矿山资源优化调度模型

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随着信息技术的不断提高,矿山企业正步入信息化、自动化和智能化的发展历程。但是由于我国矿山企业信息化基础较薄弱,矿山企业资源调度信息化的程度整体上还比较低,基本上处于起步阶段。因此,为了适应市场经济的发展和矿山企业改革的需要,必须加快建立健全操作智能化的资源调度体系。  由于矿山企业的生产工种繁多,所涉及的数据复杂,在地质条件发生变化、设备能力发生变更和发生突发事件等不确定因素时,矿山企业如何根据矿井区队的生产能力、管理水平、机械化程度、卡车的运输费用、维护费用等,对矿山资源进行有效调度,以实现效益最大化是当前矿山企业迫切需要解决的问题。  本文首先深入研究矿山企业资源调度的特点和存在的不足,根据矿山企业资源调度具有分布式、并行性和动态协调性的特点,在阐述矿山资源调度和遗传算法理论知识基础上,确立利用遗传算法来解决矿山资源调度的多目标优化,并针对杂交算子进行了设计;接着,分别针对矿山企业矿井区队优化调度和矿山企业露天矿卡车优化调度问题,构建了矿井区队优化调度模型和露天矿卡车优化调度模型,并对遗传算法如何在矿井区队和露天矿卡车优化中得以实现,给出了详细的描述;最后,利用MATLAB遗传算法工具箱验证了模型的优越性,对矿井区队和露天矿卡车分别进行了模拟实验,并对实验结果进行了分析。结果表明,运用遗传算法对矿山资源调度进行优化具有合理性和可行性。
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