基于改進被囊群算法的露天礦無人駕駛卡車運輸調度

李在友， 孫艷斌， 王曉光， 陳永， 劉光偉， 郭直清

（1. 神華北電勝利能源有限公司，內蒙古 錫林浩特 026000；2. 遼寧工程技術大學 礦業學院，遼寧 阜新 123000）

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露天礦運輸系統在露天礦生產過程中產生的運輸費用占礦山運營成本的50%～60%[1-3]。無人駕駛卡車作為新一代人工智能與工程技術相結合的最新產物，近年來不斷投入到各大露天礦中進行生產并取得了一定成果[4]。有研究表明，采用無人駕駛卡車代替傳統有人駕駛卡車可大大降低露天礦運輸成本。因此，研究露天礦無人駕駛卡車運輸調度問題不僅可提高企業經濟效益、降低能源消耗，而且對實現露天礦無人化和智能化開采具有重要意義[5-6]。與傳統露天礦卡車運輸調度相比，引入無人駕駛技術后，卡車對自身和環境的感知能力增強，能夠為運輸調度提供更多數據，使得調度優化模型可以考慮的目標函數和約束條件更為豐富；同時由于其無人化、少人化的管理方式，迫使無人駕駛卡車在運輸調度過程中對網絡通信有著更高的要求。但從本質上來看，無人駕駛卡車運輸調度問題仍是研究運輸成本最小化的問題。因此，原有針對有人駕駛卡車運輸的調度優化算法仍可遷移至無人駕駛卡車運輸調度優化模型的求解中。

近年來，群智能優化算法由于啟發機制簡單、對初始點不敏感等特點，被廣泛應用于各種卡車調度問題。王金亮[7]以運輸成本最小化為目標，建立了露天礦多車型卡車調度模型并利用遺傳算法進行有效求解，同步實現了卡車利用率最大化和成本費用最小化。……