【摘 要】
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优化配矿是指根据矿石原有的性质以及混合矿石的质量要求,对矿石进行不同比例的搭配,最终满足矿山生产的要求。配矿工作是矿山生产中的重要环节,选矿工作的顺利进行离不开合理的配矿方法,它能提高矿石的稳定性,降低矿石质量的波动,从而降低生产成本,延长矿山开采的年限。本文针对预测矿石品位的方法、优化配矿方案的制订及车流规划进行研究,基于遗传、狼群混合算法分析影响配矿的因素,建立了矿石质量均衡模型,同时根据车辆
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优化配矿是指根据矿石原有的性质以及混合矿石的质量要求,对矿石进行不同比例的搭配,最终满足矿山生产的要求。配矿工作是矿山生产中的重要环节,选矿工作的顺利进行离不开合理的配矿方法,它能提高矿石的稳定性,降低矿石质量的波动,从而降低生产成本,延长矿山开采的年限。本文针对预测矿石品位的方法、优化配矿方案的制订及车流规划进行研究,基于遗传、狼群混合算法分析影响配矿的因素,建立了矿石质量均衡模型,同时根据车辆排队问题,车辆运行次数构建车流规划模型。将算法与模型应用于实际矿山生产验证其有效性。主要成果如下:（1）提出了距离幂次反比法是适用于露天矿山矿体品位估值的方法,采用划分块段的方式预测矿体品位,计算简单快捷。（2）建立了矿石质量均衡数学模型。目标函数为品位偏差小和生产成本低,其中关键部分是提出了卡车运载能力整数倍约束,即出矿点出矿量能够保证卡车满载运输,提高生产效率。（3）提出了采用遗传狼群混合算法对模型进行求解。利用4种标准测试函数测试遗传算法、狼群算法及遗传狼群混合算法的收敛速度及精度,得出遗传狼群算法收敛速度快且精度较高。（4）建立了车流规划数学模型。该模型提出了软时间窗车辆路径问题,加入了时间惩罚函数避免车辆排队,规划了矿石配送道路中的最优路径。（5）运用具体实例验证算法的可行性。以鞍千矿山实际配矿数据为依据,将遗传狼群混合算法用于鞍千矿山的配矿生产中,验证了算法的有效性和实用性。
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