針對(duì)金屬礦山企業(yè)的單位開采與運(yùn)輸成本大、優(yōu)化求解結(jié)果偏差大問題,首先,依據(jù)金屬礦山企業(yè)編制開采計(jì)劃的基本原則,以礦石開采與運(yùn)輸成本最小化為優(yōu)化目標(biāo),利用整數(shù)規(guī)劃方法,構(gòu)建了金屬礦山企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)學(xué)模型,其次,為了精準(zhǔn)快速求解金屬礦山企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃模型,提出了改進(jìn)的量子粒子群優(yōu)化算法,采用進(jìn)化速度和聚集度因子對(duì)算法中的慣性權(quán)重進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,并設(shè)計(jì)了雙層可行域搜索策略,提高了算法的局部和全局搜索能力。最后,以某大型金屬礦山企業(yè)采運(yùn)生產(chǎn)作業(yè)為案例,通過與礦山實(shí)際生產(chǎn)指標(biāo)、非線性規(guī)劃結(jié)果以及粒子群優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明:在相同經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和參數(shù)環(huán)境下,本文算法優(yōu)于其它兩種優(yōu)化方法,且每噸礦石的開采和運(yùn)輸成本減少了0.05元左右,降低了金屬礦山企業(yè)的開采運(yùn)輸成本,提高了企業(yè)的整體經(jīng)濟(jì)效益。

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖1雙層可行域搜索策略圖

通過使用進(jìn)化速度和聚集因子兩個(gè)參數(shù)對(duì)量子粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化后,種群內(nèi)最優(yōu)的個(gè)體粒子歷史位置pi,t與群體歷史位置pg,t是引導(dǎo)粒子飛行的方向標(biāo),將其進(jìn)行加權(quán)平均換算后的位置值Si,t作為引導(dǎo)種群內(nèi)其他粒子的飛行方向的吸引子,該吸引子作為決定整個(gè)種群可否進(jìn)入搜索空間可行域內(nèi)的關(guān)鍵參....

圖2礦山企業(yè)開采與運(yùn)輸成本計(jì)算結(jié)果

針對(duì)上述構(gòu)建的模型和算法,依據(jù)式(23)和表1、表2的數(shù)據(jù),對(duì)礦山企業(yè)開采和運(yùn)輸成本的計(jì)算結(jié)果,如圖2所示。圖38個(gè)采場(chǎng)的礦石回采量分布圖

圖38個(gè)采場(chǎng)的礦石回采量分布圖

圖2礦山企業(yè)開采與運(yùn)輸成本計(jì)算結(jié)果根據(jù)圖2的成本計(jì)算結(jié)果曲線分布狀態(tài)可知,利用慣性權(quán)重參數(shù)的優(yōu)化和雙層可行域搜索策略對(duì)量子粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),并利用該算法對(duì)金屬礦山企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃模型中的采運(yùn)的單位成本進(jìn)行求解時(shí),經(jīng)過1000次的迭代計(jì)算,在迭代前50次時(shí),開采和運(yùn)輸?shù)膯挝怀杀局翟?...

本文編號(hào)：3941565