劉浩洋，嵇啟春，許苗苗，賈 雷

（1.西安建筑科技大學(xué)， 陜西 西安 710055；2.陜西陜煤澄合礦業(yè)有限公司王村煤礦，陜西 渭南市 715306）

露天礦生產(chǎn)車(chē)輛調(diào)度的優(yōu)化選擇

劉浩洋1，嵇啟春1，許苗苗1，賈 雷2

（1.西安建筑科技大學(xué)， 陜西 西安 710055；2.陜西陜煤澄合礦業(yè)有限公司王村煤礦，陜西 渭南市 715306）

露天礦車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題，關(guān)鍵是如何分配和調(diào)度現(xiàn)有條件下的卡車(chē)和電鏟，使設(shè)備的利用率達(dá)到最大，從而降低采礦成本。根據(jù)露天生產(chǎn)的實(shí)際要求，運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)中的目標(biāo)規(guī)劃的方法，建立車(chē)輛調(diào)度的優(yōu)化模型，利用Lingo11軟件進(jìn)行計(jì)算；利用卡車(chē)編隊(duì)運(yùn)輸、卡車(chē)轉(zhuǎn)移運(yùn)輸?shù)乃枷牒拓澬乃惴?，得出一種最優(yōu)的調(diào)度方案。研究表明，優(yōu)化結(jié)果能符合實(shí)際生產(chǎn)需求。

車(chē)輛調(diào)度；目標(biāo)規(guī)劃；Lingo；實(shí)時(shí)調(diào)度；露天礦

0 前 言

露天礦是一個(gè)以采掘?yàn)橹行模赃\(yùn)輸為紐帶的大型生產(chǎn)系統(tǒng)，卡車(chē)運(yùn)輸在露天礦企業(yè)中占有重要地位?？ㄜ?chē)運(yùn)輸?shù)娜蝿?wù)是將采場(chǎng)采出的礦石運(yùn)到選礦廠、破碎站或貯礦場(chǎng)；把剝離的巖土運(yùn)送到排土場(chǎng)；將生產(chǎn)過(guò)程中所需要的材料運(yùn)送到作業(yè)地點(diǎn)。在我國(guó)，大多數(shù)高產(chǎn)量的煤礦都是露天開(kāi)采，這些露天礦主要采用單斗—汽車(chē)開(kāi)采工藝。對(duì)于汽車(chē)運(yùn)輸?shù)穆短斓V，隨著開(kāi)采深度不斷加大，會(huì)使運(yùn)輸距離增加，運(yùn)輸周期增長(zhǎng)。大型露天礦開(kāi)采中，礦山運(yùn)輸?shù)幕ㄍ顿Y約占總投資的40%～60%，運(yùn)輸成本占礦山總成本的35%～45%左右，運(yùn)輸能耗占礦山總能耗的40%～70%［1］。車(chē)輛優(yōu)化調(diào)度是降低采運(yùn)設(shè)備非生產(chǎn)時(shí)間、提高生產(chǎn)效率，從而降低整個(gè)采礦成本的行之有效的辦法。國(guó)內(nèi)外實(shí)踐表明，只要能使產(chǎn)量提高3%～5%，就足以證明采用計(jì)算機(jī)控制卡車(chē)調(diào)度系統(tǒng)是經(jīng)濟(jì)合理的，事實(shí)上這種提高的幅度往往高達(dá)6%～32%［2］。

1 車(chē)流多目標(biāo)規(guī)劃模型

采用目標(biāo)規(guī)劃的方法建立車(chē)流規(guī)劃的多目標(biāo)規(guī)劃模型，露天礦生產(chǎn)要求在不同的目標(biāo)決策環(huán)境中，對(duì)產(chǎn)量、品位、產(chǎn)量均衡等多目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡。通常來(lái)說(shuō)，由于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的各個(gè)目標(biāo)往往存在著相互矛盾的情況，所以多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題難以找到一個(gè)讓所有優(yōu)化目標(biāo)都同時(shí)達(dá)到全局最優(yōu)解［3］。因此，多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的求解主要通過(guò)求得一個(gè)滿足各項(xiàng)約束條件的可行解來(lái)實(shí)現(xiàn)。為了求得這樣一個(gè)可行解，多目標(biāo)優(yōu)化算法的主要思路都是將多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為多次求解的單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題［4］。

露天礦車(chē)輛調(diào)度是具有許多不確定因素的多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題，這些目標(biāo)都以提高經(jīng)濟(jì)效益為核心，這里選擇利用現(xiàn)有的車(chē)輛，使總產(chǎn)量最大（巖石產(chǎn)量最大）和總運(yùn)量最小。根據(jù)實(shí)際情況，以總運(yùn)量最小為主要目標(biāo)，總產(chǎn)量最大（巖石產(chǎn)量最大）為約束條件，這樣就能把多目標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)以主要目標(biāo)為目標(biāo)的單目標(biāo)規(guī)劃［5］。

1.1 模型假設(shè)

（1）運(yùn)輸過(guò)程中卡車(chē)不會(huì)出現(xiàn)堵車(chē)現(xiàn)象，路況理想，卡車(chē)以恒速行駛；

（2）電鏟和卡車(chē)在一個(gè)班次內(nèi)可以不停的工作，如中途不會(huì)出現(xiàn)機(jī)器故障等；

（3）一個(gè)班次內(nèi)卸點(diǎn)、鏟位的位置不會(huì)變化；

（4）卡車(chē)在裝卸時(shí)不會(huì)出現(xiàn)等待；

（5）卡車(chē)的路線可以不固定，當(dāng)其在一條線上完成了任務(wù)之后可以到其他線上去幫助別的車(chē)輛運(yùn)輸；

（6）卡車(chē)可以在一個(gè)班次內(nèi)運(yùn)輸不同的貨物，但每次只能運(yùn)一種，當(dāng)某個(gè)鏟位的礦石或巖石量低于卡車(chē)載重時(shí)，卡車(chē)不再運(yùn)輸。

1.2 約束條件分析

（1）滿足每個(gè)卸點(diǎn)的產(chǎn)量要求：

（2）第i個(gè)鏟位所運(yùn)輸出去的礦石總量不能大于該鏟位的礦石總量：

（3）第i個(gè)所運(yùn)輸出去的巖石總量不能大于該鏟位的巖石總量：

（4）鏟位所裝車(chē)次小于一個(gè)班次內(nèi)可能的電鏟最多裝車(chē)數(shù)：

（5）卸點(diǎn)所卸車(chē)次小于一個(gè)班次內(nèi)可能的最多卸載車(chē)數(shù)：

（6）鏟位i到卸點(diǎn)j實(shí)際運(yùn)行卡車(chē)次數(shù)小于等于一個(gè)班次內(nèi)鏟位i到卸點(diǎn)j的最大車(chē)次數(shù)：

（7）卸點(diǎn)的礦石滿足品位要求：

（8）每條線路上的運(yùn)輸次數(shù)為非負(fù)整數(shù)：

其中：n為鏟位個(gè)數(shù)；m為卸點(diǎn)個(gè)數(shù)；e表示品位限制；xij為鏟位i與卸點(diǎn)j之間的實(shí)際運(yùn)行的卡車(chē)次數(shù)；dij為鏟位i與卸點(diǎn)j之間的距離；ki為鏟位i的礦石量；yi為鏟位i的巖石量；ki%為鏟位i的礦石的平均礦含量；yij為鏟位i到卸點(diǎn)j路線上最多能同時(shí)運(yùn)行的卡車(chē)數(shù)；zij為鏟位i到卸點(diǎn)j路線上一輛車(chē)最多能運(yùn)行的次數(shù)；Tij為鏟位i到鏟位j路線上平均一個(gè)周期所需時(shí)間；Z為一輛卡車(chē)的載重；fj為卸點(diǎn)j的任務(wù)需求量；cmax為電鏟一個(gè)班次可裝的最多車(chē)次數(shù)；xmax為卸點(diǎn)一個(gè)班次可卸載的最多車(chē)次數(shù)。

1.3 目標(biāo)模型

利用現(xiàn)有的車(chē)輛，獲得最大的產(chǎn)量（巖石量?jī)?yōu)先）；在產(chǎn)量相同的情況下，取總運(yùn)量最小的解。目標(biāo)函數(shù)如下：

2 調(diào)度模型的應(yīng)用

某稀有金屬露天礦有6個(gè)鏟位，4個(gè)卸點(diǎn)，包括卸礦點(diǎn)1、卸礦點(diǎn)2、卸礦點(diǎn)3和巖場(chǎng)1。某集團(tuán)公司車(chē)輛在一個(gè)班次內(nèi)所承擔(dān)的運(yùn)量大約為：卸礦點(diǎn)1為0.26萬(wàn)t、卸礦點(diǎn)2為0.27萬(wàn)t、卸礦點(diǎn)3為0.14萬(wàn)t、巖場(chǎng)1為0.71萬(wàn)t。現(xiàn)有電鏟6臺(tái)，載重45t的卡車(chē)30輛?？ㄜ?chē)的平均速度22km/h，卸點(diǎn)品位要求在0.130%，一般在0.125%～0.135%之間即可。通過(guò)GPS測(cè)得個(gè)鏟位和卸點(diǎn)之間的距離如表1所示，各鏟位的礦巖量及品位見(jiàn)表2。

表1 各鏟位和各卸點(diǎn)之間的距離 km

表2 各鏟位礦石、巖石數(shù)量和礦石的平均礦含量

求解最佳派車(chē)方案，車(chē)型和車(chē)輛數(shù)一定，要使車(chē)輛的利用率達(dá)到最大，即總產(chǎn)量最大（巖石產(chǎn)量最大）和總運(yùn)量最小。用軟件Lingo11編程，運(yùn)輸最大車(chē)次576車(chē)次，其中運(yùn)礦石418車(chē)次，巖石158車(chē)次；可得最大產(chǎn)量為25920t，最小運(yùn)量為55500.7 t·km?？ㄜ?chē)運(yùn)輸次數(shù)如表3所示。

表3 卡車(chē)運(yùn)輸次數(shù)

針對(duì)卡車(chē)不能等待的理想情況，應(yīng)用卡車(chē)排隊(duì)運(yùn)輸和卡車(chē)轉(zhuǎn)移運(yùn)輸?shù)乃枷??？ㄜ?chē)排隊(duì)運(yùn)輸是讓卡車(chē)排隊(duì)在同一線路上運(yùn)輸（卡車(chē)數(shù)滿足最大容車(chē)輛限制），保證前一輛車(chē)和后一輛車(chē)始終間隔5min，不會(huì)發(fā)生卡車(chē)等待的情況。卡車(chē)轉(zhuǎn)移運(yùn)輸是一隊(duì)卡車(chē)在保證運(yùn)完自己線路上的運(yùn)量還有富裕時(shí)間，轉(zhuǎn)移到其它線路上運(yùn)輸，此時(shí)只需考慮轉(zhuǎn)移到另一條線路上后不會(huì)和那條線路上已有的卡車(chē)發(fā)生等待。派車(chē)問(wèn)題其實(shí)是組合優(yōu)化，先將滿足整車(chē)運(yùn)輸?shù)娜蝿?wù)安排相應(yīng)的整車(chē)在固定線路上，運(yùn)輸剩余的不滿足整車(chē)運(yùn)輸任務(wù)的零碎任務(wù)時(shí)，使用貪心算法求解。最終，卡車(chē)調(diào)度安排最優(yōu)組合的其中一種見(jiàn)表4。

表4 固定卡車(chē)分配

表4中，15（2、3、4、5）表示2、3、4、5號(hào)卡車(chē)只在鏟位1到巖場(chǎng)上各運(yùn)輸15次；13［21］、5［21］表示21號(hào)車(chē)在鏟位1到巖場(chǎng)運(yùn)輸13次，在鏟位5和卸礦點(diǎn)1運(yùn)輸5次，這樣才能充分利用卡車(chē)工作時(shí)間，即卡車(chē)轉(zhuǎn)移思想；其余相同。最終卡車(chē)沒(méi)有分配完，由于實(shí)際情況中存在很多隨機(jī)的影響因素，所以剩余幾輛卡車(chē)備用也是合理的。該計(jì)算結(jié)果是車(chē)輛實(shí)時(shí)調(diào)度的依據(jù)，利用GPS實(shí)時(shí)調(diào)度系統(tǒng)使車(chē)輛運(yùn)行盡量滿足以上方案，同時(shí)滿足線路上的運(yùn)行卡車(chē)數(shù)不大于最大運(yùn)行車(chē)數(shù)的限制。

3 總 結(jié)

隨著現(xiàn)代生產(chǎn)力的發(fā)展，國(guó)家對(duì)礦產(chǎn)資源的需求也在逐年遞增，原有的車(chē)輛運(yùn)輸調(diào)度很有可能制約著露天礦開(kāi)采運(yùn)輸能力。本文對(duì)露天礦實(shí)際情況做了簡(jiǎn)單分析，假設(shè)在理想情況下，當(dāng)車(chē)輛數(shù)一定時(shí)，以礦石產(chǎn)量最大為目標(biāo)，滿足產(chǎn)量為約束條件，每個(gè)鏟點(diǎn)到每個(gè)卸點(diǎn)的運(yùn)輸車(chē)次數(shù)為決策變量，求出各路線上車(chē)輛調(diào)度情況。

［1］ 汪為平，蔡鴻起.我國(guó)大型露天礦運(yùn)輸技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展對(duì)策［C］//第3屆冶金礦山采礦選礦技術(shù)進(jìn)展報(bào)告會(huì)論文集.馬鞍山：馬鞍山礦山研究院，1997.

［2］ 郝全明，陳麗林，孟祥銘.露天礦生產(chǎn)車(chē)輛調(diào)度的最優(yōu)化選擇［J］.采礦技術(shù)，2011，11（1）：55－57.

［3］ 徐玖平，李 軍.多目標(biāo)決策的理論與方法［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2005.

［4］ 謝邦鵬，張雪敏，梅生偉，等.HAVC系統(tǒng)的多目標(biāo)趨勢(shì)化優(yōu)化序貫式算法及東北電網(wǎng)應(yīng)用［J］.電工電能新技術(shù)，2008，27（1）：10－15.

［5］ 蔣安松，張 強(qiáng)，黎雪松，等.露天礦生產(chǎn)車(chē)輛調(diào)度的最優(yōu)化模型［J］.四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004，17（3）：104－108.

2012－06－29）

劉浩洋（1988－），男，河南許昌人，在讀碩士，從事系統(tǒng)工程研究，Email：185886404＠qq.com。