[发明专利]基于多目标遗传算法的大型露天矿山边坡协同设计方法

权利要求书

1.一种基于多目标遗传算法的大型露天矿山边坡协同设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)依据所选大型露天矿山边坡的工程概况，利用等精度分级分析技术，精确获取边坡岩体结构面的几何参数和力学参数，结合矿产资源的赋存情况，构建露天矿山边坡三维地质力学模型；

(2)考虑矿山边坡的安全性与经济性，分别以总体边坡FS、台阶边坡FS、组合台阶边坡FS、资源高效回收为目标，以各级边坡的边坡角、台阶高度工程参数为变量，建立子方案1…n，构成子方案集；

(3)利用MATLAB软件对步骤(2)中的子方案集进行编码，生成相应的二进制数据；

(4)根据合理剥采比范围、各级平台参数要求、各级边坡安全系数FS设计规范值，建立适应度矩阵，用于评价各个子方案对总体边坡FS、台阶边坡FS、组合台阶边坡FS、资源高效回收率多目标的达成度；

(5)在子方案集内部，选择遗传算子，对边坡工程的局部参数进行复制、变异和交叉处理，得到新的矿山边坡设计方案集；

(6)引入全局收敛性，依据“适者生存、优胜劣汰”的收敛原则，判断步骤(5)中的矿山边坡设计子方案集数据是否达到最优解，若达到全局最优解，则直接得到矿山边坡设计的优化方案集，若没有达到全局最优解，则重复步骤(4)、(5)，直至达到全局最优解，得到矿山边坡设计的优化方案集；

(7)依据矿山边坡设计的优化方案集，对未开采矿山多级边坡进行协同主动防控设计，利用锚杆和锚索技术加固欠稳定矿山边坡，对开采矿山多级边坡进行协同被动防控设计，从而实现大型露天矿山多级边坡协同防控设计。

2.如权利要求1所述的基于多目标遗传算法的大型露天矿山边坡协同设计方法，其特征在于，所述步骤(6)中，“适者生存、优胜劣汰”的收敛原则是指，根据矿山边坡设计子方案对总体边坡FS、台阶边坡FS、组合台阶边坡FS、资源高效回收率等多目标的达成度，保留达成度较高且符合边坡设计规范的子方案，淘汰达成度较低的子方案。