本技术属于矿山开采技术领域,具体提供了一种基于随机变量和NSGA算法的采矿策略优化方法,包括:采用蒙特卡洛模拟方法生成矿石品位和采掘成本的随机变量,构建多目标优化模型,采用NSGA‑I I算法获取模型第一解集;将市场价格波动约束引入多目标优化模型,生成市场价格波动条件下的第二解集;采用加权灰色关联分析法、熵权法和层次分析法,筛选第二解集在不同市场价格波动方向下的最优生产计划。本发明能够有效应对露天矿生产过程中因矿石品位、采掘成本及市场价格波动带来的不确定性,提高生产计划的科学性和经济效益,同时实现了对矿山生产计划的动态优化,为矿山企业在复杂市场环境下制定灵活、可行的生产计划提供了重要参考。
背景技术
露天矿的生产计划是矿山生产过程中至关重要的环节,合理的生产计划不仅可以提升矿山的经济效益,还对矿山企业的长期可持续发展发挥着重要作用。然而,在矿山生产过程中,矿石品位、采掘成本及市场价格的波动常常导致生产计划的不确定性增加,使得传统的生产计划难以应对复杂的市场环境。现有技术大多仅考虑地质不确定性,而对经济不确定性的研究相对较少,无法有效解决市场价格波动带来的问题。
在现有技术中,通常采用确定性的方法来进行矿山生产计划的编制。这些方法假设所有输入参数均为确定值,因此在面对矿石品位、采掘成本及市场价格波动时,难以作出合理的调整和应对。而近年来,针对地质不确定性,部分研究采用了蒙特卡洛模拟和智能优化算法的结合,但在综合考虑经济因素的不确定性方面,仍然存在不足。
现有的优化方法包括线性规划、动态规划和启发式算法等,这些方法通常适用于简单的采掘计划问题,但在面对复杂的多目标、多约束条件以及多种不确定因素时,求解效果不理想,难以保证解的全局最优性和稳定性。因此,需要一种能够综合考虑地质和经济不确定性、具有良好求解能力的优化方法,以适应现代露天矿生产的实际需求。
实现思路