基于AHCP算法的大规模露天矿生产计划问题求解

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随着露天矿生产计划问题规模的扩大,生产计划求解的难度急剧增加,传统求解方法难以在合理时间范围内获得高质量的解。针对以上问题,根据矿床开采过程中的特点,设计了一种具有惩罚的凝聚层次聚类算法(agglomerative hierarchical clustering algorithm with penalties,AHCP)与二进制入侵式杂草算法(binary intrusive weed algorithm,BIWO)相结合的方法来求解大规模露天矿生产计划问题。首先采用AHCP算法对块状矿床模型进行块体聚
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