Повышение эффективности целочисленных моделей для решения задачи долгосрочного планирования добычи на открытых горных работах путем установления переменных решений на основе параметрического анализа конечного контура карьера
Автор: Хасоздемир К., Эрчелеби С.Г.
Журнал: Горные науки и технологии @gornye-nauki-tekhnologii
Рубрика: Разработка месторождений полезных ископаемых
Статья в выпуске: 2 т.9, 2024 года.
Бесплатный доступ
Важность стратегического планирования горных работ для обеспечения долгосрочной жизнеспособности горных проектов значительно возросла из-за сокращения числа месторождений богатых руд. Учитывая его многомерную и комбинаторную природу, разработка точного метода математической оптимизации для решения всей задачи остается сложной проблемой, особенно для блочных моделей в натуральную величину. Основная цель данного исследования заключалась в том, чтобы предложить метод, сочетающий стратегию вложенных контуров карьера с моделями целочисленного программирования (ЦП / ЦЛП) для преодоления вычислительных ограничений за счет снижения сложности задачи, сокращения времени решения и предоставления информации об альтернативных графиках добычи для крупномасштабных открытых разработок. Предложенный алгоритм стратегически устанавливает переменные решения на основе параметрического анализа конечного (проектного) контура карьера для упрощения ЦП-модели. Этот подход был применен к различным блочным моделям из MineLib, а результаты были сопоставлены со стандартными ЦП-решениями и результатами соответствующих исследований с использованием альтернативных алгоритмов. Применение предложенного метода продемонстрировало существенное сокращение времени решения (на величину до 95 %) и возможность решения трудноразрешимых моделей.
Открытые горные работы, долгосрочное планирование добычи, планирование добычи, оптимизация, целочисленное программирование, установка переменных решения, псевдопоток
Короткий адрес: https://sciup.org/140306912
IDR: 140306912 | DOI: 10.17073/2500-0632-2023-09-156
Список литературы Повышение эффективности целочисленных моделей для решения задачи долгосрочного планирования добычи на открытых горных работах путем установления переменных решений на основе параметрического анализа конечного контура карьера
- Caccetta L., Hill S. An application of branch and cut to open pit mine scheduling. Journal of Global Optimization. 2003;27:349–365. https://doi.org/10.1023/A:1024835022186
- Lerchs H., Grossmann I. F. Optimum design of open-pit mines. Transactions, C.I.M. 1965;LXVIII:17–24.
- Dagdelen K., Johnson T. B. Optimum open-pit mine production scheduling by Lagrangian parameterization. In: Proceedings of the 19th APCOM. 1984;127–142.
- Elkington T., Durham R. Integrated open pit pushback selection and production capacity optimization. Journal of Mining Science. 2011;47:177–190. https://doi.org/10.1134/S1062739147020055
- Kumral M. Production planning of mines: optimization of block sequencing and destination. International Journal of Mining, Reclamation, and Environment. 2012;26(2):93–103. https://doi.org/10.1080/17480930.2011.644474
- Jélvez E., Morales N., Askari-Nasab H. A new model for automated pushback selection. Computers & Operations Research. 2020;115:104456. https://doi.org/10.1016/j.cor.2018.04.015
- Tolwinski B., Underwood R. An algorithm to estimate the optimal evaluation of an open-pit mine. In: Proceedings of the 23rd International Symposium on the Application of Computers and Operations Research in the Mineral Industries. 1992;399–409.
- Picard J. C. Maximal closure of a graph and applications to combinatorial problems. Management Science. 1976;22(11):1268–1272. https://doi.org/10.1287/mnsc.22.11.1268
- Tachefine B., Soumis F. Maximal closure on a graph with resource constraints. Computers & Operations Research. 1997;24(10):981–990. https://doi.org/10.1016/S0305-0548(97)00008-7
- Chandran B. G., Hochbaum D. S. A computational study of the pseudoflow and push-relabel algorithms for the maximum flow problem. Operations Research. 2009;57(2):358–376. https://doi.org/10.1287/opre.1080.0572
- Hochbaum D. S. The pseudoflow algorithm: A new algorithm for the maximum-flow problem Operations Research. 2008;56(4):992–1009. https://doi.org/10.1287/opre.1080.0524
- Hochbaum D. S., Chen A. Performance analysis and best implementations of old and new algorithms for the openpit mining problem. Operations Research. 2000;48(6):894–914. https://doi.org/10.1287/opre.48.6.894.12392
- Muoz G., Espinoza D., Goycoolea M. et al. A study of the Bienstock-Zuckerberg algorithm: applications in mining and resource-constrained project scheduling. Computational Optimization and Applications. 2018;69(2):501–534. https://doi.org/10.1007/s10589-017-9946-1
- Paithankar A., Chatterjee S. Open-pit mine production schedule optimization using a hybrid of maximum-flow and genetic algorithms. Applied Soft Computing. 2019;81:105507. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105507
- Ramazan S., Dimitrakopoulos R. Stochastic optimisation of long-term production scheduling for open pit mines with a new integer programming formulation. İn: Dimitrakopoulos R. (ed.) Advances in Applied Strategic Mine Planning. Springer, Cham; 2018. Pp. 139–153. https://doi.org/10.1007/978-3-319-69320-0_11
- Montiel L., Dimitrakopoulos R. Optimizing mining complexes with multiple processing and transportation alternatives: An uncertainty-based approach. European Journal of Operational Research. 2015;247(1):166–178. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2015.05.002
- Alipour A., Khodaiari A. A., Jafari A., Tavakkoli-Moghaddam R. Production scheduling of open-pit mines using genetic algorithms: a case study. International Journal of Management Science and Engineering Management. 2020;15(3):176–183. https://doi.org/10.1080/17509653.2019.1683090
- Elsayed S., Sarker R., Essam D., Coello C. C. Evolutionary approach for large-scale mine scheduling. Information Sciences. 2020;523:77–90. https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.02.074
- Senécal R., Dimitrakopoulos R. Long-term mine production scheduling with multiple processing destinations under mineral supply uncertainty, based on a multi-neighborhood Tabu search. International Journal of Mining, Reclamation, and Environment. 2020;34(7):459–475. https://doi.org/10.1080/17480930.2019.1595902
- Tolouei K., Moosavi E., Tabrizi A. H. B. et al. Improving performance of open-pit mine production scheduling problems under grade uncertainty by hybrid algorithms. Journal of Central South University. 2020;27(9):2479–2493. https://doi.org/10.1007/s11771-020-4474-z
- Bienstock D., Zuckerberg M. Solving L. P. relaxations of large-scale precedence constrained problems. In: Eisenbrand F., Shepherd F. B. (eds.) Integer Programming and Combinatorial Optimization. IPCO 2010. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 6080. Springer, Berlin, Heidelberg; 2010. https://doi.org/10.1007/978-3-642-13036-6_1
- Espinoza D., Goycoolea M., Moreno E., Newman A. N. MineLib: a library of open pit problems. Annals of Operations Research. 2013;206:93–114. https://doi.org/10.1007/s10479-012-1258-3
