蚁群优化对露天矿的长期生产规划

蚁群优化对露天矿的长期生产规划(中文10000字,英文PDF)
Masoud Soleymani Shishvan, JavadSattarvand
【摘要】露天矿的长期生产规划问题是一个很大的组合问题。由于大量的决策变量，数学编程方法的应用遭受降低的计算效率。本文提出了一种基于蚁群优化（ACO）的新的启发式近似方法，用于解决露天矿生产计划问题。它是一种三维优化程序，具有考虑任何类型的目标函数，非线性约束和实际技术限制的能力。通过在真实规模的铜金矿床上应用，对拟议的工艺进行编程和测试。该研究表明，ACO方法能够提高初始采矿计划的价值，该价用被视为当前商业工具在合理的计算时间内考虑处罚而没有处罚。检查了几种ACO变体，以找到最兼容的变体和最佳参数范围。结果表明，Max-Min Ant系统（MMAS）和蚁群系统（ACS）基于所需的较少内存量的可能变体是最好的。事实也证明了MMAS就是这样最具探索性的变体，而ACS是最快的方法。
【关键词】：启发式、露天矿、组合优化、计划生产、蚁群优化