基于改进DCW-QPSO算法的露天矿卡车调度优化方法

论文摘要

为了提高露天矿卡车运输效率,有效降低矿山企业开采成本,针对量子粒子群算法（QPSO）在优化求解过程中易陷入局部最优的问题,本研究引入惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法（DCW-QPSO）,并借助于遗传算法的变异操作,将DCW-QPSO的粒子更新方法改进,然后将改进DCW-QPSO用于求解露天矿卡车运输调度方案。调度方案以总运输成本最低为目标函数,并综合考虑矿石产量、品位均衡、卡车等待时间最短等约束条件。通过在国内某大型露天铁矿的应用发现,卡车调度优化结果符合矿山实际生产需求,为企业管理者提高了决策依据。改进算法在模型求解过程中全局搜索能力及算法稳定性都得到显著提升,具有一定的实际应用价值。

论文目录

• 1 露天矿运输调度数学模型构建
•   1.1 模型目标函数
•   1.2 模型约束条件
• 2 改进的DCW-QPSO算法
•   2.1 DCW-QPSO算法简介
•   2.2 含粒子变异操作的DCW-QPSO算法
• 3 工程应用
•   3.1 工程背景
•   3.2 矿山车辆调度计划优化
•   3.3 算法性能对比
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王俊栋,李宁,吴亚辉,卢文杰,王李管,李江江

关键词: 大型露天矿山,卡车调度优化,改进,全局搜索能力

来源: 金属矿山 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,自动化技术

单位: 武汉理工大学资源与环境工程学院,矿物资源加工与环境湖北省重点实验室,中南大学资源与安全工程学院

基金: 中央高校基本科研业务费专项资金项目（编号：2019III086CG,2019-ZH-B1-14,2018IVB054）

分类号: TP18;TD57

DOI: 10.19614/j.cnki.jsks.201912027

页码: 156-162

总页数: 7

文件大小: 2685K

下载量: 111