露天礦生產車輛調度的優化選擇

劉浩洋，嵇啟春，許苗苗，賈 雷

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

露天礦生產車輛調度的優化選擇

劉浩洋1，嵇啟春1，許苗苗1，賈 雷2

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

露天礦車輛優化調度問題，關鍵是如何分配和調度現有條件下的卡車和電鏟，使設備的利用率達到最大，從而降低采礦成本。根據露天生產的實際要求，運用運籌學中的目標規劃的方法，建立車輛調度的優化模型，利用Lingo11軟件進行計算；利用卡車編隊運輸、卡車轉移運輸的思想和貪心算法，得出一種最優的調度方案。研究表明，優化結果能符合實際生產需求。

車輛調度；目標規劃；Lingo；實時調度；露天礦

0 前 言

露天礦是一個以采掘為中心，以運輸為紐帶的大型生產系統，卡車運輸在露天礦企業中占有重要地位。卡車運輸的任務是將采場采出的礦石運到選礦廠、破碎站或貯礦場；把剝離的巖土運送到排土場；將生產過程中所需要的材料運送到作業地點。在我國，大多數高產量的煤礦都是露天開采，這些露天礦主要采用單斗—汽車開采工藝。對于汽車運輸的露天礦，隨著開采深度不斷加大，會使運輸距離增加，運輸周期增長。大型露天礦開采中，礦山運輸的基建投資約占總投資的40%～60%，運輸成本占礦山總成本的35%～45%左右，運輸能耗占礦山總能耗的40%～70%［1］。車輛優化調度是降低采運設備非生產時間、提高生產效率，從而降低整個采礦成本的行之有效的辦法。國內外實踐表明，只要能使產量提高3%～5%，就足以證明采用計算機控制卡車調度系統是經濟合理的，事實上這種提高的幅度往往高達6%～32%［2］。

1 車流多目標規劃模型

采用目標規劃的方法建立車流規劃的多目標規劃模型，露天礦生產要求在不同的目標決策環境中，對產量、品位、產量均衡等多目標進行權衡。通常來說，由于多目標優化問題的各個目標往往存在著相互矛盾的情況，所以多目標優化問題難以找到一個讓所有優化目標都同時達到全局最優解［3］。因此，多目標優化問題的求解主要通過求得一個滿足各項約束條件的可行解來實現。為了求得這樣一個可行解，多目標優化算法的主要思路都是將多目標優化問題轉化為多次求解的單目標優化問題［4］。

露天礦車輛調度是具有許多不確定因素的多目標規劃問題，這些目標都以提高經濟效益為核心，這里選擇利用現有的車輛，使總產量最大（巖石產量最大）和總運量最小。根據實際情況，以總運量最小為主要目標，總產量最大（巖石產量最大）為約束條件，這樣就能把多目標問題轉化為一個以主要目標為目標的單目標規劃［5］。

1.1 模型假設

（1）運輸過程中卡車不會出現堵車現象，路況理想，卡車以恒速行駛；

（2）電鏟和卡車在一個班次內可以不停的工作，如中途不會出現機器故障等；

（3）一個班次內卸點、鏟位的位置不會變化；

（4）卡車在裝卸時不會出現等待；

（5）卡車的路線可以不固定，當其在一條線上完成了任務之后可以到其他線上去幫助別的車輛運輸；

（6）卡車可以在一個班次內運輸不同的貨物，但每次只能運一種，當某個鏟位的礦石或巖石量低于卡車載重時，卡車不再運輸。

1.2 約束條件分析

（1）滿足每個卸點的產量要求：

（2）第i個鏟位所運輸出去的礦石總量不能大于該鏟位的礦石總量：

（3）第i個所運輸出去的巖石總量不能大于該鏟位的巖石總量：

（4）鏟位所裝車次小于一個班次內可能的電鏟最多裝車數：

（5）卸點所卸車次小于一個班次內可能的最多卸載車數：

（6）鏟位i到卸點j實際運行卡車次數小于等于一個班次內鏟位i到卸點j的最大車次數：

（7）卸點的礦石滿足品位要求：

（8）每條線路上的運輸次數為非負整數：

其中：n為鏟位個數；m為卸點個數；e表示品位限制；xij為鏟位i與卸點j之間的實際運行的卡車次數；dij為鏟位i與卸點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j路線上最多能同時運行的卡車數；zij為鏟位i到卸點j路線上一輛車最多能運行的次數；Tij為鏟位i到鏟位j路線上平均一個周期所需時間；Z為一輛卡車的載重；fj為卸點j的任務需求量；cmax為電鏟一個班次可裝的最多車次數；xmax為卸點一個班次可卸載的最多車次數。

1.3 目標模型

利用現有的車輛，獲得最大的產量（巖石量優先）；在產量相同的情況下，取總運量最小的解。目標函數如下：

2 調度模型的應用

某稀有金屬露天礦有6個鏟位，4個卸點，包括卸礦點1、卸礦點2、卸礦點3和巖場1。某集團公司車輛在一個班次內所承擔的運量大約為：卸礦點1為0.26萬t、卸礦點2為0.27萬t、卸礦點3為0.14萬t、巖場1為0.71萬t?，F有電鏟6臺，載重45t的卡車30輛?？ㄜ嚨钠骄俣?2km/h，卸點品位要求在0.130%，一般在0.125%～0.135%之間即可。通過GPS測得個鏟位和卸點之間的距離如表1所示，各鏟位的礦巖量及品位見表2。

表1 各鏟位和各卸點之間的距離 km

表2 各鏟位礦石、巖石數量和礦石的平均礦含量

求解最佳派車方案，車型和車輛數一定，要使車輛的利用率達到最大，即總產量最大（巖石產量最大）和總運量最小。用軟件Lingo11編程，運輸最大車次576車次，其中運礦石418車次，巖石158車次；可得最大產量為25920t，最小運量為55500.7 t·km。卡車運輸次數如表3所示。

表3 卡車運輸次數

針對卡車不能等待的理想情況，應用卡車排隊運輸和卡車轉移運輸的思想。卡車排隊運輸是讓卡車排隊在同一線路上運輸（卡車數滿足最大容車輛限制），保證前一輛車和后一輛車始終間隔5min，不會發生卡車等待的情況。卡車轉移運輸是一隊卡車在保證運完自己線路上的運量還有富裕時間，轉移到其它線路上運輸，此時只需考慮轉移到另一條線路上后不會和那條線路上已有的卡車發生等待。派車問題其實是組合優化，先將滿足整車運輸的任務安排相應的整車在固定線路上，運輸剩余的不滿足整車運輸任務的零碎任務時，使用貪心算法求解。最終，卡車調度安排最優組合的其中一種見表4。

表4 固定卡車分配

表4中，15（2、3、4、5）表示2、3、4、5號卡車只在鏟位1到巖場上各運輸15次；13［21］、5［21］表示21號車在鏟位1到巖場運輸13次，在鏟位5和卸礦點1運輸5次，這樣才能充分利用卡車工作時間，即卡車轉移思想；其余相同。最終卡車沒有分配完，由于實際情況中存在很多隨機的影響因素，所以剩余幾輛卡車備用也是合理的。該計算結果是車輛實時調度的依據，利用GPS實時調度系統使車輛運行盡量滿足以上方案，同時滿足線路上的運行卡車數不大于最大運行車數的限制。

3 總 結

隨著現代生產力的發展，國家對礦產資源的需求也在逐年遞增，原有的車輛運輸調度很有可能制約著露天礦開采運輸能力。本文對露天礦實際情況做了簡單分析，假設在理想情況下，當車輛數一定時，以礦石產量最大為目標，滿足產量為約束條件，每個鏟點到每個卸點的運輸車次數為決策變量，求出各路線上車輛調度情況。

［1］ 汪為平，蔡鴻起.我國大型露天礦運輸技術現狀及發展對策［C］//第3屆冶金礦山采礦選礦技術進展報告會論文集.馬鞍山：馬鞍山礦山研究院，1997.

［2］ 郝全明，陳麗林，孟祥銘.露天礦生產車輛調度的最優化選擇［J］.采礦技術，2011，11（1）：55－57.

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

［4］ 謝邦鵬，張雪敏，梅生偉，等.HAVC系統的多目標趨勢化優化序貫式算法及東北電網應用［J］.電工電能新技術，2008，27（1）：10－15.

［5］ 蔣安松，張 強，黎雪松，等.露天礦生產車輛調度的最優化模型［J］.四川理工學院學報（自然科學版），2004，17（3）：104－108.

2012－06－29）

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