[发明专利]一种基于时间窗限制的露天矿卡车调度路径优化方法

说明书

本发明一种基于时间窗限制的露天矿卡车调度路径优化方法，在现有卡车调度路径优化的基础上，将卡车在某一卸载点或装载点所用时间视为约束条件，同时考虑不同型号卡车最大载重量的约束，建立以运输所用时间、所用卡车总数和运输总成本最小化为目标的露天矿卡车调度路径优化模型，然后采用基本蚁群算法进行模型的求解。蚁群算法具有求解精度高、收敛速度快等优点，非常适合于解决路径优化问题。在对露天矿卡车调度路径优化模型进行求解过程中，能够快速得到符合实际需要的运输路径。与现有技术相比，本发明可实现卡车调度路径优化，对于提高矿山运输效率，提升企业经济效益，降低运输成本有着重要的指导意义。

技术领域

本发明属于露天矿山作业优化技术领域，同时属于计算机应用领域、复杂约束函数优化技术领域，特别涉及一种基于时间窗限制的露天矿卡车调度路径优化方法。

背景技术

露天矿是以电铲采掘、卡车运输为主的大型露天生产系统，卡车调度路径优化在矿山经营过程中起着十分重要的作用。目前在露天矿运输系统中普遍运用的是实时调度。实时调度是露天矿路径优化调度的核心,实时调度的好坏将直接影响采掘及运输设备效率的发挥、产量计划的完成以及整个矿山的生产经营情况,是卡车调度系统能否见效的关键所在。然而露天矿生产运输道路网多变，装载、卸载地点位置不固定，卡车的行驶密度大，运输强度高使得原有实时调度在时间的约束上显现出很大缺点，很难适应现有大型露天矿的生产调度。因此为了解决此问题，有必要研究一种有时间窗约束的露天矿卡车调度路径优化方法。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，解决当前露天矿实时调度问题，本发明的目的在于提供一种基于时间窗限制的露天矿卡车调度路径优化方法，建立以时间最短、所用卡车数和运输总成本最小为目标的卡车调度模型，并运用基本蚁群优化算法，对卡车调度路径优化问题进行解算。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

在现有卡车调度路径优化的基础上，将卡车在某一卸载点或装载点所用时间视为约束条件，同时考虑不同型号卡车最大载重量的约束，建立以运输所用时间、所用卡车总数和运输总成本最小化为目标的露天矿卡车调度路径优化模型，然后采用基本蚁群算法进行模型的求解。蚁群算法具有求解精度高、收敛速度快等优点，非常适合于解决路径优化问题。在对露天矿卡车调度路径优化模型进行求解过程中，能够快速得到符合实际需要的运输路径。

与现有技术相比，本发明可实现卡车调度路径优化，对于提高矿山运输效率，提升企业经济效益，降低运输成本有着重要的指导意义。

附图说明

图1是本发明中采用基本蚁群算法求解模型的流程图。

图2是单车场卡车调度问题路径示意图(1代表装载点，2-11代表卸载点)。

具体实施方式

下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。

本发明是一种基于时间窗限制的露天矿卡车调度路径优化方法，包含有以下步骤：

1、根据现有露天矿卡车实时调度实际运输过程，以运输所用时间、所用卡车总数和运输总成本最小化为目标，建立露天矿卡车调度路径优化模型。

(1)运输所用时间、所用卡车总数和运输总成本最小化目标

运输路径的优化从根本上讲就是合理化的安排运载行驶路线，需要综合考虑卡车容量、运距、运输时间和运输费用等多种因素。

具体地，根据露天矿山卡车调度实际运输情况，构建以时间最短、所用卡车数和运输总成本最小为目标的露天矿卡车调度路径优化模型，目标函数如下：

表示最小化配送总成本。它由三项组成车辆行驶距离成本、车辆启用数目成本以及时间延误的惩罚成本。

惩罚函数详细说明：