（采矿工程专业论文）地下矿床开拓系统空间优化的粒子群方法.pdf

独创性声明 !lpi i p p iijlilii ji ri i p r f l l l l lfi irfli i f l y 18 8 0 0 9 8 本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。 签名：塑：! 庭日期：趁丛：丛 学位论文使用授权书 本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的 全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制 手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有 关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息 服务。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 八 研究生( 签名) 姆宵 导师( 签名) 糍裁期刎【巧 lilllr illrr lfi l i r r 一 中文摘要 矿床开拓系统是矿山建设的灵魂，关系到矿床开采运输和主体井巷布置，开 拓系统的空间状态和行为是优化设计的重要内容之一，设计必须综合考虑井巷基 建、矿石运输和工程地质环境优劣等多重复杂因素。传统的矿床开拓系统的优化 多依靠专家经验定性分析或复杂的技术经济分析。为此，当前国内外展开了应用 优化理论方法进行矿床开拓系统的定量评价及优化设计研究。 本研究提出将矿石由各采场采出逆向考虑为矿石物流配送问题，转换为车辆 路径问题物理模型的研究新思路；基于a r c g i s 空间分析平台、m a t l a b 算法平 台实现演绎的方法模型，可以解决车辆路径问题等复杂的组合优化问题，为开拓 系统优化提供技术支持。 对已有的初步设计中提出的几套开拓系统，对其投影叠加形成开拓系统网络 图，这样矿石运输在网络图上表现为地表出口至采场配送运输的行为，是典型的 车辆路径研究问题。开拓系统优化的目的在于：以开拓系统的掘进费用、支护费 用和运输费用为评价因子，在网络图中寻找满足矿石配送任务要求的最优路径组 合。 定量模型研究方面，车辆路径问题研究包含空间状态和行为两方面，矿床开 拓问题研究中，就是对开拓井巷布置和矿石运输路径同时进行优化，涉及状态和 行为两种不同的影响因素，传统精确算法无法穷举求解。本研究采用群智能粒子 群算法( p s o ) 搜索车辆路径问题满意解，考虑车辆路径组合时两采场间存在多 路径选择问题，引入d i j k s t r a 搜索最短路径实现两采场之间路径单一化，构建解 决开拓系统优化车辆路径问题的数学模型。 技术实现上，在数学模型构建的基础上，基于g i s 平台实现开拓系统网络 图矢量化的空间表达，并建立拓扑关系，赋予属性数据；依托m a t l a b 平台开发 p s o 和d i j k s t r a 混合算法，将数据转换后以数据表格式导入m a t l a b 进行优化计 算；优化结果经数据转换后反馈至g i s 平台进行空间和属性表达。 研究以湖北省某铜矿开拓系统为实例进行试验，优化得到的井巷布置与矿山 当前选用设计方案空间布局整体一致，证明优化结果符合开拓实际；通过成本比 较，优化后开拓运输成本较设计概预算节约1 0 。研究表明把矿床开拓系统优 化作为车辆路径问题求解是可行的，有研究和实践价值；论文给出了优化算法程 序实现流程和代码，对包含多路径选择的复杂车辆路径问题解决有参考价值。 关键词：矿床开拓系统，廿问题，p s o 算法，d i j k s t r a 算法 a b s t r a c t o r ed e p o s i td e v e l o p m e n ts y s t e mi st h ec , o r eo ft h em i n i n gc o n s t r u c t i o n , w h i c hi s r e l a t e dt od e p o s i tm i n i n gt r a n s p o r ta n dt h em a i nr o a d w a yl a y o u t t h eo p t i m a ld e s i g n o fo r ed e p o s i td e v e l o p m e n ts y s t e mm u s ts t u d yt h es p a c es t a t u sa n db e h a v i o ro f d e v e l o p m e n ts y s t e ma n dc o n s i d e ro fm u l t i p l ec o m p l e x f a c t o r ss y n t h e t i c a l l y , s u c ha s t h er o a d w a yc a p i t a lc o n s t r u c t i o n ，o r et r a n s p o r t a t i o na n de n g i n e e r i n gg e o l o g i c a l e n v i r o n m e n t a lq u a l i t y t h et r a d i t i o n a lo p t i m i z a t i o no fo r ed e p o s i td e v e l o p m e n t s y s t e mm a i n l yr e l i e so nt h ee x p e r t se x p e r i e n c eo nq u a l i t a t i v ea n a l y s i so rc o m p l e x t e c h n i c a la n de c o n o m i ca n a l y s i s t h e r e f o r e , n o w a d a y ss c h o l a r sb o t hd o m e s t i ca n d a b r o a da p p l yo p t i m i z a t i o nt h e o r yi n t oq u a n t i t a t i v ee v a l u a t i o na n do p t i m i z a t i o no f d e p o s i t sd e v e l o p m e n ts y s t e m t h i sp a p e rt a k ee a c hs t o p ea so r ef e wl o g i s t i c sd i s t r i b u t i o np r o b l e m s , n a m e l y t r a n s f e r sa sv e h i c l er o u t i n gp r o b l e mm o d e l ，w h i c hp r o v i d e sn e wi d e a s f o rt h e d e v e l o p m e n ts y s t e mo p t i m i z a t i o n b a s e do ng i ss p a t i a la n a l y s i sp l a t f o r m , c o m b i n i n g s p a c ei n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yw i t ha r t i f i c i a li n t e l l i g e n c eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m , i t c a n s o l v et h ec o m p l e xc o m b i n a t o r i a lo p t i m i z a t i o np r o b l e m , s u c ha st h ev e h i c l er o u t i n g p r o b l e m ，w h i c hp r o v i d e st e c h n i c a ls u p p o r t t oe x p l o r et h es y s t e mo p t i m i z a t i o n a c c o r d i n gt ot h ep r e l i m i n a r yd e s i g n so fd e v e l o p m e n ts y s t e m ，p r o j e c t i n ga n d o v e r l a p p i n g t h e s et of o r mt h e d e v e l o p m e n ts y s t e m n e t w o r kd i a g r a m , o r e t r a n s p o r t a t i o ni sd e f i n e da st r a n s p o r t i n gf r o m e x i to ft h ed i s t r i b u t i o nt ot h es t o p e t h e p u r p o s eo fd e v e l o p m e n ts y s t e mo p t i m i z a t i o ni s t of i n dt h eo p t i m a ld i s t r i b u t i o np a t h c o m b i n a t i o n si nt h en e t w o r kd i a g r a m ，w h i c hc a l r lm e e tt h em i s s i o nr e q u i r e m e n t so f o r e ，b a s e do ne x p l o r i n gs y s t e m sd r i v i n gc o s t s ，s u p p o r tc o s t sa n dt r a n s p o r t a t i o nc o s t s a st h ee v a l u a t i o nf a c t o r s i nq u a n t i t a t i v em o d e l ，t h es t u d yo fc o n s t r u c t i n gt h ev e h i c l er o u t i n gp r o b l e m i n c l u d i n gs p a c es t a t u sa n db e h a v i o r , t oo p t i m i z ed e v e l o p m e n tr o a d w a yl a y o u ta n do r e t r a n s p o r t a t i o np a t hs i m u l t a n e o u s l y , i ti si n v o l v e dw i t ht w ok i n d so fd i f f e r e n tf a c t o r s ， a n db e c o m i n gm o r ec o m p l e x , s ot r a d i t i o n a l a c c u r a t e a l g o r i t h m c a n tb ea n e x h a u s t i v e l ys o l u t i o n t h i ss t u d ya d o p t sp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ( p s o ) t os e a r c h t h es a t i s f a c t o r ys o l u t i o no fv e h i c l er o u t i n gp r o b l e m s w h e nc o n s i d e r i n gv e h i c l e r o u t i n gc o m b i n a t i o nb e t w e e nt h et w om i n i n gs i t e s ，t h e r ew i l lb em u l t i p l es e l e c t i o n so f p a t h s ，s ot h i sp a p e ri n t r o d u c e sd i j k s t r at os e a r c ht h es h o r t e s tp a t h b e t w e e n t w om i n i n g s i t e sa n dr e a l i z e sp a t hs i m p l i f i c a t i o nb yc o n s t r u c t i n gm a t h e m a t i c a lm o d e lo fv e h i c l e r o u t i n gp r o b l e mo fd e v d o p m e n ts y s t e m i nt e c h n o l o g yr e a l i z a t i o n ，b a s e do i lm a t h e m a t i c a lm o d e la n dg i sp l a t f o r m , i t n e 厨d $ t or e a l i z et h ev e c t o re x p r e s s i o no fp i o n e e r i n gs y s t e mn e t w o r kd i a g r a m ，t o e s t a b l i s ht h es p a c eo ft o p o l o g i c a lr e l a t i o n s h i p sa n dt h e ng i v ea t t r i b u t ed a t a ；r e l y i n g o nm a t l a bp l a t f o r mt od e v e l o p m e n tt h ep s o - d i j k s t r ah y b r i da l g o r i t h m , t h e n t r a n s f e t r i n gt h ed a t ai n t od a t af o r ma n dp u ti n t o m a t l a bt os t a r t h eo p t i m i z e d c a l c u l a t i o n ；t h ef i n a lr e s u l td a t aw i l lb et r a n s f e r r e da n d - f e db a c k t ot h eg i s p l a t f o r mf o rs p a t i a la n da t t r i b u t ee x p r e s s i o n t h i sp a p e rt a k e st h ed e v e l o p m e n ts y s t e mo fac o p p e rm i n ei nh u b e ip r o v i n c ea s a ne x a m p l e t h eo p t i m i z a t i o nr e s u l ti sm a i n l yi na c c o r dw i mt h ee t a r e n tm i n i n g d e s i g no ns p a c el a y o u t ，w h i c hp r o v e st h a tt h eo p t i m i z a t i o nr e s u l t sc o n f o r mt oe x p l o i t r e a l i t y b yc o s t sc o m p a r i s o n , t h ec o s t so fo p t i m i z e dd e s i g n o fd e v e l o p m e n t t r a n s p o r t a t i o nc a n b es a v e dm o r et h a n10 r e s u l ts h o w st h a ti t sf e a s i b l et os o l v et h e p r o b l e mi nv e h i c l er o u t i n go p t i m i z a t i o nw a ya n di th a ss o m ep r a c t i c a ls i g n i f i c a n c e t h i sp a p e rp u t so u tt h eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h mp r o g r a mr e a l i z a t i o np r o c e s sa n dc o d e , w h i c hh a s8 0 m er e f e r e n c ev a l u ef o rs o l v i n gc o m p l e xv e h i c l er o u t i n gp r o b l e m s c o n t a i n i n gm u l t i - p a t hs e l e c t i o n k e yw o r d s ：d e p o s i td e v e l o p m e n ts y s t e m ，v r p ，p s o ，d i j k s t r a i i i 4 2 开拓系统空间优化影响因素。2 5 4 3 影响因子量化计算2 7 4 4 开拓系统空间优化模型2 8 4 5 开拓系统空间优化的粒子群方法3 2 4 5 1 开拓系统空间优化数学模型3 2 4 5 2 开拓系统优化的粒子群算法实现3 3 第五章实例研究一3 8 5 1 研究矿区介绍3 8 5 2 矿床开拓系统设计网络图3 9 5 3 矿床开拓系统空间优化参数设定4 2 5 3 1 开拓系统定额参数设置4 2 5 3 2 车辆路径问题参数设置。4 3 5 3 3 粒子群算法参数设置4 3 5 4 矿床开拓系统空间优化结果4 4 5 4 1 单出口开拓系统空间优化分析4 4 5 4 2 开拓系统空间优化结果分析4 8 第六章结论与展望5 0 致谢! ；：! 参考文献5 3 攻读学位期间发表论文和科研情况5 6 攻读学位期间发表论文和科研情况5 6 附录：m a t l a b 编程实现p s o 和d i j k s t r a 算法源码5 7 n 武汉理工大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 论文研究背景 采矿工业是国民经济基础产业，矿产资源作为典型的非可再生资源，是社 会可持续发展的物质基础和保障，其开发利用对国家经济增长和福利具有举足 轻重的作用【1 1 。然而由于过去对资源稀缺性认识不足，技术装备水平落后，我国 矿山开采一直处于劳动密集型的机械化初级水平，矿山开采设计、决策、生产 等很多环节都依靠经验，与世界领先技术水平有很大差距【2 1 ，造成了资源的巨大 浪费。随着科学技术水平的进步，资源开发向着以生态环境保护和资源合理利 用为目标的资源可持续供应方向发展【3 1 。这些对矿产资源的安全、高效开发利用 提出了更高的要求。在空间信息技术和先进优化方法的支持下，实现对矿产资 源开采的全过程精细化管理，切实保护和合理利用矿床资源，提高资源综合利 用效率，以尽可能少的能源消耗获得最大的经济效益和社会效益，已经成为矿 山企业发展的趋势和要求。 在我国现有矿山中，地下矿山以及露天转地下开采的矿山多达9 0 ，地下 矿床开拓系统投资可占到矿山总投资的3 2 ；若单单考虑矿山开采部分。开拓 系统投资比例将超过6 0 1 4 1 。矿床开拓系统关系到矿山的总平面布置、井下通风 网络、运输提升路线、排水供电管网等地下开采的关键问题，一旦确定，一个 小小的失误或者更改都可能造成巨额的投资浪费，导致后期生产经营成本的上 升，所以其设计优劣直接影响到矿山企业投资效益。对地下矿床开拓系统进行 分析和优化，提高矿山生产效率和效益，节约投资成本，是矿山生产建设的关 键问题。 近年来虽然我国采矿工业取得了长足发展，各种先进的优化理论和优化方 法不断被引入采矿业，用于研究采矿工艺、流程、方法等的改进和优化，并且 许多研究成果已应用于采矿生产实际中，取得了显著的社会和经济效益【5 j 。但是， 对地下矿床开拓系统的分析优化，当前尚局限于应用传统的专家经验定性分析、 工程类比、技术经济分析等方法。这些方法普遍注重经验性定性分析和技术经 济属性分析，忽略了开拓系统优化作为地理空间问题，必须研究其空间状态和 空间行为，进而优化确定合理的井巷布置和矿石运输路径，达到井巷基建费用、 支护费用和矿石运输费用等构成的综合成本最优的目标。 生产实际问题如果能够归结为已有的问题模型，采用相应数学方法计算， 武汉理工大学硕士学位论文 对于问题求解是十分有利的。在课题组前期的实验中发现开拓系统优化与车辆 路径问题之间存在很多相似之处，故将矿石开采运输过程逆向考虑为矿石物流 配送过程，把矿床开拓系统优化的现实问题经一定约束转换后抽象为车辆路径 问题，进而采用相应优化算法求解。由于车辆路径问题的多解性和组合优化特 性，问题的复杂程度随规模呈指数级增长，精确算法存在计算时间上的约束而 变得不可行，所以需要选取启发式人工智能算法对问题进行求解。粒子群算法 ( p s o ) 基于生物群体行为规律，以其独特的优势和机制为解决复杂优化问题提 供了新的思路和手段，是一种高效的群集智能协同优化算法。p s o 算法用于复 杂环境中空间状态和行为优化问题可行解的搜索具有很大优势，可以在一定时 间内搜索获取车辆路径问题的满意解，从而为开拓系统优化提供了新的思路和 方法。 1 2 研究目的意义 生产生活实际中，优化问题的解决一般有以下三种途径：一是通过生产生 活经验的积累，凭经验做主观判断，具有很大的随意性；二是在生产生活经验 的基础上，通过做实验优选方案，比较优劣，选定决策；三是更进一步通过抽 象简化，建立数学模型，通过模型求解最优策略，相对客观、科学【i 】。因此，矿 床开拓系统优化分析必须在对问题进行抽象建模的基础上，应用合理可行的优 化方法进行求解，才能保证开拓系统优化结果的客观性和科学性。本文对开拓 系统空间状态和空间行为进行分析研究，抽象构建车辆路径问题模型，对开拓 系统井巷类型、布置和矿石运输路径进行组合优化，寻找综合成本较低的满意 解。研究的核心内容在于开拓系统作为地理空间问题，其空间状态和行为优化 模型的抽象建立和对应优化方法的探索；目的在于以空间状态和行为分析为手 段，采用先进的智能优化算法，构建优化体系，探索简易可行的开拓系统量化 优化方法，提升优化效率，为矿山企业节约投资，提高经济和社会效益。 目前地下矿床开拓系统分析主要依靠专家经验定性分析，部分矿山采用复 杂的技术经济比较方法，近年来也有学者将模糊数学、灰色局势决策、粗糙集、 遗传算法、蚁群算法等应用于矿床开拓系统优化【5 。，对解决矿床开拓系统优化 问题提供了很好的思路。但是，作为矿山开采的首要环节，矿床开拓是整个矿 山开采工程的灵魂，为地下矿床开采创造作业空间，构成了地下开采系统的支 撑框架，其优化设计属于典型的地理空间问题，而上述方法却很少在空间状态 和行为上对开拓系统优化进行研究。 2 一 武汉理工大学硕士学位论文 研究开拓系统的空间状态和行为，要综合考虑开拓井巷的不同类型具有不 同的基建费用、支护费用和运输成本；各采场矿石储量不同，则矿石运输成本 不同、井巷维护费用不同；井巷所处工程地质环境不同，则井巷支护率不同， 这些空间因素之间存在复杂联系，对现有的开拓系统叠加网络图，存在众多开 拓井巷布置和矿石运输路径的可能组合方案实现矿床开采运输，对一个确定方 案很容易验证其是否可行并计算综合成本，那么从中寻找最优组合最简单的思 路就是采用精确算法穷举计算，比较选取结果。但是这样算法的复杂程度是指 数级的，算法计算时间随着问题的规模呈指数型增长，很快就变得理论上可行 而实际不可计算了。矿床开拓系统优化是典型的n p h a r d 问题，其空间状态和行 为涉及诸多复杂联系的影响因素使问题求解变得困难，传统的线性规划、非线 性规划、随机规划、模糊规划等方法均难以解决。 论文的研究意义：把开拓系统优化抽象为车辆路径问题，具有组合优化的 典型特征，可行性方案选择具有多解性，据此借鉴车辆路径问题求解思路，应 用粒子群算法搜索满意解，在计算过程中引入d i j k s t r a 算法计算最短路径，实现 两点问路径单一化；由开拓系统优化具体到开拓系统空间状态和空间行为，联 系到车辆路径问题，提供了崭新的问题解决思路，采用p s o 算法和d i j k s t r a 算 法混合使用解决多路径选择车辆路径问题，提出解决复杂车辆路径问题的新方 法，拓展了粒子群算法的应用。 1 3 研究内容 本文针对开拓系统优化，以初步设计方案投影叠加网络图为对象，针对矿 床开拓系统空间状态和行为特性，选取影响因子构建开拓系统优化评价体系。 开拓系统优化过程作为存在多路径选择的车辆路径( v r p ) 问题，建立数学模型， 以粒子群和d i j k s t r a 混合算法为数学工具，依托g i s 和m a f l a b 平台实现空间表 达和算法开发，基于粒子群算法对开拓系统空间状态和行为组合方案进行量化 分析，搜索系统满意解。搜索过程中引入d i j k s t r a 算法实现两点问路径单一化处 理。通过对空间行为和状态的优化最终获取开拓系统井巷布置和运输路径的最 优组合，实现综合成本最低。主要研究内容如下： ( 1 ) 抽象建立开拓系统空间优化模型。将开拓系统优化的空间和属性性质 进行归纳概括，提取空间状态和行为分析影响因素，构造优化目标函数；把开 拓系统优化问题作为车辆路径( v r p ) 问题建立数学模型，通过对模型求解计算 获取最优化组合策略。 3 武汉理工大学硕士学位论文 ( 2 ) p s o 与d i j k s t r a 混合算法解决v r p 问题。v r p 问题已经被证明属于 n p 难题行列，是一个困难的组合优化问题，而粒子群算法为连续空间算法，在 借鉴学习前人对粒子群算法解决v r p 问题研究基础上，分析开拓系统优化过程， 发现两点间存在多路径选择、成本不固定的问题，影响到p s o 算法的运行。针 对此，将d i j k s t r a 算法引入粒子群算法实现过程，负责对路径进行单一化处理。 进一步对粒子群算法编码方式、适应度函数、粒子更新过程等进行改进，以混 合算法解决存在多路径选择的v r p 问题。 ( 3 ) 基于g i s 的数据管理和基于m a t l a b 的算法编程实现。开拓系统优化涉 及开拓井巷布置这一空间状态和矿石运输这一空间行为，分析优化的最终目标 是确定开拓系统各井巷布置的空间位置和空间结构，寻找矿石运输的最优路径。 g i s 强大的空间数据分析管理功能为数据管理和表达提供了一个方便的平台。数 据计算分析需要d i j k s t m 算法和p s o 算法的混合使用，要满足需求必须有强大 的算法开发功能支持，本研究以m a t l a b 为开发平台，充分发挥其在算法开发、 数据分析以及数值计算方面的独有优势，实现算法编程和模型求解计算。 1 4 国内外研究现状 1 4 1 开拓系统优化研究现状 当前国内外矿业工作者对地下矿床开拓系统优化研究主要集中在对多个可 行开拓方案的比较优选方面，在诸多采矿工程著作、研究论文以及大量工程实 际中，一般采用综合比较方法、经济比较法等工程类比方法，在多个技术上可 行而经济上不易区分的开拓方案中进行比较，通过方案初选、对方案做技术经 济分析、技术经济综合分析比较等步骤，最终确定最优方案【1 2 , 1 3 】。这种传统的开 拓方案选择方法长期以来得到了采矿界的广泛认同和应用，首先是开拓方案的 初选，根据矿床条件和地形条件，结合考虑选矿厂的可能位置及地表运输条件 等因素，提出几个技术上可行、经济上无重大或明显缺点的方案，大致确定主 要开拓巷道的类型、位置、断面尺寸等；其次是开拓方案的初步分析比较，根 据工程量和主要经济因素进行进行大致分析，去除有重大缺点或难以实现的方 案；最后是开拓方案的技术经济比较，通过详细的技术经济计算，对影响矿床 开拓方案选择的各项指标进行综合分析比较，从中选定最优开拓方案i l 纠6 】。该 方法既考虑了开拓方案技术上的可行性，又考虑了经济上的合理性，具有一定 的科学性和可借鉴之处，但是传统的开拓方案选择方法在主要靠专家的丰富经 4 武汉理工大学硕士学位论文 验来完成，过程复杂，受工作量大小限制，备选方案不宜过多，存在一定的不 足之处【1 2 , 1 4 , 1 7 】。 7 在国外，计算机应用于采矿工业始于五十年代，早期主要用于研究各种开 拓系统的运行规律、使用条件、功能和限制：寻找合理的设备配套、数量配合； 优化改进方案、分析系统的薄弱环节等。随着计算机网络信息技术的发展，网 络信息技术已经渗透到矿山建设的各个方面，结合上世纪9 0 年代兴起的群智能 演化算法，研究从参数和结构两个方面对矿山建设进行优化 4 1 。通过对巷道断面、 井深、阶段高度、矿块尺寸等的合理设定进行矿山建设具体参数的优化，这方 面已取得较全面的进展，获得许多成功的经验；而对于矿山建设过程中的结构 优化主要是对矿山设计的几何形态和拓扑关系的优化，如巷道布置、井巷位置 等，目前仍无十分有效的方法 4 , s , l s 】。地下矿床开拓系统优化就属于拓扑关系的 结构优化范畴，尽管其对于矿山生产建设具有重大意义，决定着矿山的基建投 资、生产运输等诸多关键因素，其空间优化问题仍尚未很好解决。 近年来，计算机技术和人工智能优化方法等先进理论在采矿工业中得到深 入应用，许多学者开始将计算机网络信息技术和先进的优化理论应用于矿山建 设方案和开拓系统选择中。中南大学张钦礼等应用数据包络分析( d e a ) 方法， 建立以基建投入、经营成本、工程量、露天开采影响、环境保护、施工难易程 度、通风条件等为主要评价指标的d e a 模型，对几种开拓方案进行分析优选【l 川； 武汉科技大学部分学者提出复合分析法，将数值决策法和人工智能法综合运用 于方案优选中【l 】；东北大学部分学者针对煤矿开采中“三软”矿区实际，提出了分 区开拓延深方案【2 0 】；武汉理工大学部分学者认为矿床开拓系统优选是一个多目 标多属性的决策问题，采用灰色局势决策方法合理地确定出各方案的相对优势， 量化选择开拓系统【5 1 。上述对开拓系统优化的研究多集中在多方案优选方面，研 究客观科学、合理可行的技术方法对多个开拓系统设计方案进行量化评价，从 中优选一种作为地下矿床开拓系统最终设计方案。 在将人工智能和启发式算法用于矿床开拓系统优化方面，国内以西安建筑 科技大学研究最多，最早提出应用网络流理论建立地下矿床开拓系统网络流系 统模型，探索应用遗传算法优选出结构合理、费用最低的开拓系统，后又将该 思路应用于露天矿开拓系统优化【8 , 1 8 , 2 1 1 ；随着群集智能优化方法的发展，又将蚁 群算法引入地下矿床开拓系统优化选择和开拓系统空间结构优化，成效显著， 已经取得了一定研究成果田讲】。 5 武汉理工大学硕士学位论文 1 4 2 粒子群优化算法应用研究 粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ，简称p s o ) 最初由e b e r h a r t 和k e n n e d y 于1 9 9 5 年基于对鸟群和鱼群捕食行为的模拟而提出，它通过粒子间 的竞争与合作产生的群集智能指导和优化搜索，是一种高效的基于群集智能的 协同优化算法【2 5 ，2 6 1 。由于其实现程序简洁，没有中心控制约束，个别个体的障碍 不影响整个问题的求解，具有鲁棒性好，参数调整比较少，能够并行处理等优 点【2 7 】，所以在处理众多优化问题上已显示出独特的优越性和实效性，能够以较 大的概率找到问题的全局最优解，在解决如神经网络训练、动态跟踪系统、函 数优化、智能调度系统、信号处理、多目标优化和约束优化问题等连续优化问 题上具有独特的优势【2 5 郊, 2 9 1 ，计算效率高，收敛速度快，非常适用于复杂环境中 的优化问题的求解【3 0 l 。目前，作为一种有效的优化工具在科学和工程领域获得 较为成功的应用。 在国外，美国成立了专门开展群集智能研究的组织，加州工学院还专门开 设了群集智能课程；欧洲多个研究机构在欧洲联盟的资助下启动了群集智能相 关研究项目【3 1 翊。以k e n n e d y 和e b e r h a r t 为代表的许多学者一直在对p s o 的实 现技术和理论基础做深入探索，提出了多种升级版本的p s o 算法咖，3 3 3 4 l ；b a s k 茁 等和v a nd e nb e r 曲等提出了协同p s o 算法【3 5 】，通过使用多群粒子分别优化问 题的不同维、多群粒子协同优化等办法来对基本算法进行了改进。 国内最早开展对粒子群算法的研究是在2 0 0 0 年，z h a n gc h u n k a i 等( 上海交 通大学) 在第三届国际智能控制大会上发表关于粒子群优化算法的文章【刈，拉 开了国内学者研究粒子群优化算法的序幕；通过分析p s o 三种粒子模型的运动 特性，潘峰等从物理上解释了粒子总是反方向运动进行搜索现象【3 7 1 ；高鹰等将 免疫机制概念引入粒子群算法，以提高粒子群的自我调节能力和粒子多样性， 从而增强全局搜索能力【3 8 】。 近年来，针对p s o 研究应用中出现的理论基础研究不足等问题，国内外许 多学者对p s o 算法进行改进研究，主要集中在基于算法的参数选择优化和粒子 行为模式改进、算法的总体拓扑结构改进和算法的混合训练三方面【3 9 1 ，通过改 进增强算法搜索能力和处理离散组合优化等问题的能力，增强种群多样性和收 敛性效率。随着对p s o 算法改进研究的不断深入，p s o 的应用领域正在不断拓 展，对此英国学者p o l i 作了比较全面的综述 4 0 , 4 1 】。 粒子群算法的提出时间较晚，其得到国内外学者公认并取得一定发展和应 用更是在2 0 0 0 年以后，在国内的研究时间更短。粒子群算法目前处于方兴未艾 6 。 i i _ i 砌州p l 州 忡i f - f 协 。一：一一h ， ，_ + “ f ，哺。咆 。 ：r 1 武汉理工大学硕士学位论文 i h 肆t - ：， r 船崩 ；j ：? _ 姊 的发展阶段，在连续优化问题求解方面应用较多，在求解离散问题、组合优化 等方面也有一定研究。文献【4 2 】采用改进p s o 算法对v r p 问题进行求解，表明改 进粒子群算法在求解v r p 问题方面是有效的；文献用局部p s o 算法求解非满载 v r p 问题，提高最优路径的搜索成功率，能有效求解【4 3 】；文献给出了一种用粒 子群算法解决带时间窗v r p 问题的方法，具有高效、快速、鲁棒性好、解质量 高等优点【惝1 ，这些都为本文研究将粒子群算法用于开拓系统空间优化分析提 供了参考。 1 5 研究方案和技术路线 1 5 1 研究方案 针对开拓系统空间优化评价影响因素，研究对开拓系统的矿床开拓和矿石 运输问题进行逆向转换，把矿石由地下各采场积聚采出至地表出口的过程，逆 向为矿石由地表出口经由网络图运输至地下各采场的过程，而空间优化分析的 目的在于寻找空间状态和行为最佳、成本最低的开拓井巷布置和矿石运输路径。 由此，若将地表出口作为“中心仓库”，地下各采场作为“发货点”，开拓系统网络 图作为“路径”，便构建了一个典型的车辆路径( v l 冲) 问题。不同之处在于问题 中车辆数量可随机调整以满足优化需要，车辆载重量不受限制，车辆完成任务 后无需返回中心仓库。 把开拓系统优化作为v r p 问题处理，建立数学模型，选取p s o 算法对v r p 问题进行优化求解，计算过程中根据开拓系统实际引入d i j k s t r a 算法解决两点间 多路径选择问题，实现路径单一化，为p s o 算法适应度计算提供支持。 1 5 2 技术路线 开拓系统空间优化分析模型建立的基础是对开拓系统进行抽象概括，将空 间特性、技术经济属性等统- n 空间影响因素上来，构建开拓系统空间优化分 析的评价体系，对开拓系统空间状态和行为进行优化，为模型计算求解做好准 备，这是论文研究的关键问题。在计算机上编程实现粒子群算法和d i j k s t r a 算法 的混合使用，并根据模型实际进行粒子编码和算法调整，满足模型求解需要， 是论文研究的前提和基础。本研究的基本流程如图1 1 所示。 7 ”- 一 - 坤 - - 一h 一i r ，m 一? 忡 _ i n i 砸+ r 耷 “ 。 ； 武汉理工大学硕士学位论文 图i - i 研究技术路线图 8 武汉理工大学硕士学位论文 第二章地下矿床开拓系统优化分析 为了开采埋藏在地下的矿产资源，首先要对矿床进行开拓。开拓工作是指 从地面掘进一系列巷道达到矿床，使矿床连通地面，形成行人、运输、通风、 排水、供电、供风、供水等系统。开拓的目的是把井下将要采出的矿石、废石， 运至地面，同时把废水和污浊的空气排到地表，把人员、材料和设备运至井下。 为此目的而掘进的巷道，称为开拓巷道。地下矿床开拓设计是矿山生产建设中 具有深远影响的矿山总体工程布置，矿井开拓所包含的内容有开拓巷道的形式 和布置，采准区的划分及开采顺序等【1 2 1 。对于金属矿和非金属矿山，开拓方式 简单，开拓的内容一般仅指井筒的形式和布置【1 7 】。矿床地下开拓方式主要有平 硐开拓、斜井开拓、立井开拓、斜坡道开拓以及混合开拓等，主要受地表地形、 矿床倾角、矿岩性质、开采规模、开采深度、矿山机械设备等因素的影响【1 4 1 。 开拓系统优化对矿山建设有重大意义，优化结果随着矿床开采程度的推进 而动态变化，需要在矿山生产的不同阶段进行实时优化，根据优化结果不同调 整矿石生产运输方案，以达到综合成本最优，在保证安全的前提下为矿山企业 节约投资，带来经济效益。我们在对开拓系统设计、优选传统方法研究基础上， 从空间维度出发，将开拓系统优化问题分析抽象为特殊的车辆路径问题，进一 步建立数学模型，应用粒子群算法和d i j k s t r a 算法对问题模型进行求解计算，探 索实现在空间信息技术支持下对开拓系统进行连续优化的方法。 2 1 地下矿床开拓设计 、 2 1 1 矿床开拓方法分类 通过查阅文献综合国内外金属和非金属矿山采用的地下矿床开拓方法，可 分为单一开拓方法和联合开拓方法两大类。所谓单一开拓方法即指整个矿床开 拓只使用某一种主要开拓巷道的开拓方法；对于大多数地下矿床，在矿体埋藏 较深或者矿体深部倾角发生变化的情况下，一般在设计开拓方案时，矿床上部 采用某种主要开拓巷道进行开拓，到下部矿体埋藏条件发生变化时则根据实际 情况和需要选择另外一种主要开拓巷道进行开拓，即联合开拓方法。常见的开 拓方法见表2 1 。 9 武汉理工大学硕士学位论文 2 1 2 矿床开拓系统设计内容 从开拓工程经济角度分析，地下矿床开拓系统设计关键在于主井位置的选 择、辅助井筒位置的布置、阶段巷道的布置、水平垂高或斜长的确定。 主要开拓巷道是井下与地表联系运输的枢纽，是地下矿石采矿生产的咽喉， 对矿山的基建施工和未来生产具有深远的影响。主要开拓巷道在垂直矿体走向 方向的位置应选在矿体移动范围之外，根据矿石运输功最小的原则可以确定主 要开拓巷道在沿矿体走向方向的位置【1 4 1 ；辅助井筒布置是指除主井以外的副井、 风井、溜井、充填井等井筒的布置；主要开拓巷道和辅助开拓巷道布置属于立 面开拓设计，而阶段巷道开拓则属于平面开拓设计，主要是确定阶段运输巷道 以及井底车场和硐室等的布置；水平可以理解为在一个近似水平面上布置的阶 段大巷及相关的车场和硐室的总称，一般用标高表示它的位置，用阶段大巷的 用途来命名。 2 1 3 地下矿床开拓方案选择 传统的地下矿床开拓方案选择是按照矿床地下开拓设计的基本要求，综合 考虑影响矿床地下开拓的矿床赋存条件、矿石储量、价值、勘探程度以及地表 l o l 武汉理工大学硕士学位论文 地形条件等因素，在对开拓方案进行技术经济分析评价的基础上，选定开拓方 案。做到开拓方案有利于工作安全，创造良好的地下和地表工作条件，能够满 足