基于改进遗传算法的露天矿运输路径优化

为克服露天矿以等效运距为权重进行路径优化的现实不可行性,建立以时变运输功最小化为优化目标的路径优化模型,用以描述道路网络的随机波动性。首先建立了时变运输功计算模型,并进一步提出基于随机过程的最优化概率模型;最后从改造遗传算法入手,进一步提高解的收敛速度。实验结果显示,较之传统的静态路径规划算法,文中算法不仅能快速获得低能耗的最优化路径,而且能大幅度的提高解的收敛速度,进一步压缩整个运输系统实际工程中的费用成本。算法在实际调度过程中具有更高效的优化效果。

露天矿运输道路网络的建立及其路径优化

分析露天矿道路组成,对露天矿道路的不同路段进行合理划分,划分方法涉及到道路的路面质量、坡度和承载能力等因素,从而完成对露天矿道路的描述。提出露天矿道路网络节点的选取原则及其网络边权值的计算方法。建立起露天矿道路网络模型,设计露天矿道路网络数据库作为道路网络模型的后台数据库支持,数据库中包括网络节点数据表和节点间关系数据表,每个网络节点对应一个路段端点,每个关系对应一条网络边。设计出网络图节点的自动提取程序,并将节点数据信息自动存储到露天矿道路网络数据库中。选择粒子群算法作为道路网络路径的优化算法,实现了求解指定两点间的最短路径的粒子群算法。程序将搜索到的最优路径自动显示到网络图中,并达到了较高的搜索精度。