浅析露天矿生产车辆调度系统优化

[摘 要]21世纪是一个充满挑战和想象力的世纪。随着时间的推移，无人矿山、海底采矿、太空采矿等都将成为现实。采矿业将以一个更需要我们想象力才能描绘的形象，伴随人类的文明活动而向前发展。本文通过对线性规划模型的有效应用，将线路流量规划进行最优化求解，并依靠计算机的模拟优势，通过动态调度车辆进一步实现目标的最优，进而得到一个通用性强的可推广模型以及提出了一个动态模拟的方法，在矿山开采的工业实际中加以应用，实现矿车的实时调控，加快自动化进程。

[关键词]露天矿；车辆调度；最优化

中图分类号：TD 824 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）01-0300-01

一、研究内容分析

矿山装备的国产化已成为我国的国策，2006年6月28日国务院了《关于加快振兴装备制造业的若干意见》，将“发展大型煤炭井下综合采掘、提升和洗选设备以及大型露天矿设备，实现大型综采、提升和洗选设备国产化”列为主要任务，这将加快国产矿山设备生产技术的发展，促进我国矿山装备制造业的振兴，从而促进矿山采矿效率的提高。露天采矿装备随着露天矿开采规模的大型化而向着两个方向发展：一是采矿装备大型化，二是装备自动化、智能化。提高露天矿的大型设备的利用率是增加露天矿经济效益的首要任务，也被提上了议程。

在露天矿的实际工程生产中，相关车辆的安排问题属于一个有约束的规划性问题。本文将运输成本最小化和产量最大化两个优化目标的实现都进行两个阶段来求解：第一阶段是线性规划模型的有效应用，将线路流量规划进行最优化求解；第二阶段即为依靠计算机的模拟优势，通过动态调度车辆进一步实现目标的最优。

在求解产量最大问题的过程中，本文通过卡车数量与总运量之间的某种正相关性，将总运量（吨 公里）作为约束条件放入线性规划模型中进行理论求解，利用优选法得到了相应流量规划，其分别以总产量和岩石产量为目标，同样利用计算机仿真完成车辆的优化调度。

目标：

1.总运量（吨公里）最小，同时出动最少的卡车，从而运输成本最小；

2.利用现有车辆运输，获得最大的产量（岩石产量优先；在产量相同的情况下，取总运量最小的解）。

建立数学模型，并给出一个班次生产计划的快速算法。针对下面的实例，给出具体的生产计划、相应的总运量及岩石和矿石产量。

某露天矿有铲位 10 个，卸点 5 个，现有铲车 7 台，卡车 20 辆。各卸点一个班次的产量要求：矿石漏 1.2 万吨、倒装场Ⅰ1.3 万吨、倒装场Ⅱ1.3 万吨、岩石漏 1.9 万吨、 岩场 1.3 万吨。

二、模型假设与约定

（1）一个班次之内，铲车不移动。

（2）每个班次开始时，计划安排的卡车在相应铲点位置，并且卡车未点火之前不视为等待情况。

（3）一个班次内，不出现铲车、卡车损坏情况，不计人为原因造成的等待情况。

四、符号说明

--------------------------铲点

--------------------------卸点

------------------------------------路程

------------------------------------时间

------------------------------------产量

---------------------------卡车运送次数

----------------------------第个铲位的矿石数量

----------------------------第个铲位的岩石数量

----------------------------第个铲位的铁含量

----------------------------卡车的载重量154吨

--------------------------卸点的一个班次的产量要求

三、模型的建立与求解

（1）总运量定义：总运量载重量路程。

（2）目标函数的确定：卡车的载重量为154吨为一恒定常数，要想使总运量（吨公里）最小，就必须使路程在满足条件下尽可能的小，所有卡车的工作时间越小，需要出动的车辆数也越小。因此只有总运输路程最小，才能保证出动的卡车数量最少。

因此设目标函数为：

（3）引入最优化模型的0-1变量，表示铲位是否被利用：

因为最多有7量铲车，故有：

（4）时间限制

每个班次工作时间为8小时，共480分钟，调用的卡车数量为，可以利用的铲点为，所以可以利用的时间为

（5）次数限制

每个班次共用时间为480分钟，卸点卸车时间为3分钟，则每个卸点卸车次数最多为次，则

铲点装车时间为5分钟，则每个铲点装车次数最多为次，则

（6）卡车数量限制

卡车数量为20辆，利用的卡车数为

（7）产量限制

每个铲点均有各自的矿石、岩石数量，每个卸点均有其产量要求，在铲点运输的总量不能超过其拥有数量且往卸点运输的产量不能低于其产量要求

①每一个铲位矿石量：

②每一个铲位岩石量：

③卸点的产量要求：

四模型求解

该目标规划约束条件和决策变量较多，直接求解计算量较大，所以我们简化为仅对第一优先级为目标函数求解 ，即在只保留第一个优先级岩石产量达到最优的情况下用软件（程序在附录略）对该 目标规划进行求解，在实际问题 中，当等待无法避免时，用该算法能较为粗略地估算出总产量和岩石，矿石各自的产量。同时我们也可以把该目标规划问题转化为线性规划问题，应用软件对其进行求解。

如此迭代得到最优解：总产量：Q=103488吨， 岩石产量： 49280吨， 矿石产量： 54208吨，辆卡20车，7辆铲车。

五、模型评价

5.1 模型的优点

（1）模型巧妙引入0-1变量用以表示铲位是否有产出以及铲车数，简化计算。

（2）本文的算法具有通用性，可以描述任意一个类似的系统，本文提出的模型可推广。

5.2 模型的不足

（1）对于卡车的分配问题使用人工计算分析，没有建立一定得模型求解。

（2）.没有从解析的角度严格证明题给数据不满足生产计划的基本条件之―：不允许等待。

参考文献

[1]陈宝林.《最优化理论与算法》，2005。

[2]何坚勇. 最优化方法.清华大学出版社.2007.

[3]李元科.工程最优化设计.清华大学出版社.2016.