權(quán)利要求書： 1.一種露天礦卡車調(diào)度方法，其特征在于，包括：

步驟1，根據(jù)露天礦卡車申請(qǐng)調(diào)度指令，利用多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型計(jì)算各路徑最佳流率，并將該流率作為目標(biāo)流率；其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型將最大化班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量、最小化露天礦卡車運(yùn)行成本和最小化生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)；

步驟2，通過(guò)露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)獲取實(shí)際生產(chǎn)中每條路徑在與目標(biāo)流率相同時(shí)刻的實(shí)際流率，再將實(shí)際流率和目標(biāo)流率之間差值最大所對(duì)應(yīng)的路徑作為卡車調(diào)度路徑，形成卡車調(diào)度方案；

步驟3，將步驟2的卡車調(diào)度方案進(jìn)行基因編碼，生成染色體，并初始化；

步驟4，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)；

步驟5，將步驟3的染色體解碼為原始的調(diào)度方案，并代入適應(yīng)度函數(shù)中，計(jì)算染色體適應(yīng)度函數(shù)值；

步驟6，選擇上一輪迭代中適應(yīng)度最好的染色體，并通過(guò)交叉、變異搜索最優(yōu)解；

步驟7，重復(fù)步驟5和步驟6，直到滿足結(jié)束條件，輸出卡車調(diào)度方案的最優(yōu)解；

多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型設(shè)置為如下：

約束設(shè)置如下：

式中，表示目標(biāo)函數(shù)， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)輸總量， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本， 表示班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間， 、 、 分別表示 、 、 歸一化處理后的結(jié)果， 、 、 分別表示 、 、 的權(quán)重系數(shù)， ， 表示露天礦卡車 的額定載重量， 為露天礦卡車 的總數(shù)，為卸載點(diǎn)的總數(shù)，為裝載點(diǎn) 的總數(shù)，表示裝載點(diǎn)的礦石與廢土的儲(chǔ)存量， 表示卸載點(diǎn) 的生產(chǎn)要求產(chǎn)量， 表示裝載點(diǎn) 的承受容量，表示卸載點(diǎn)的承受容量， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至裝載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至卸載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示露天礦卡車 從裝載點(diǎn) 到卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的露天礦卡車調(diào)度方法，其特征在于，步驟1中的多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型的獲取方法具體包括：步驟11，確定露天礦所在區(qū)域各生產(chǎn)要素基本信息和設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；

步驟12，建立多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型，確定隨機(jī)變量，根據(jù)采集到的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行擬合，并將該變量的期望值代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算；

其中，步驟12具體包括：

步驟121，將班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量作為第一個(gè)子目標(biāo)；

步驟122，將班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本作為第二個(gè)子目標(biāo)；

步驟123，將班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間作為第三個(gè)子目標(biāo)；

步驟124，對(duì)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理；

步驟125，根據(jù)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)，確定多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)；

步驟126，據(jù)露天礦所在區(qū)域開(kāi)采實(shí)際情況，確定目標(biāo)函數(shù)的約束條件；

步驟127，在步驟125的目標(biāo)函數(shù)中，將最大化第一個(gè)子目標(biāo)、最小化第二個(gè)子目標(biāo)和最小化第三個(gè)子目標(biāo)，作為優(yōu)化目標(biāo)，同時(shí)，根據(jù)步驟126確定的約束條件，設(shè)置多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型。

3.如權(quán)利要求2所述的露天礦卡車調(diào)度方法，其特征在于，步驟12中“確定隨機(jī)變量”包括：將露天礦卡車調(diào)度過(guò)程中的露天礦卡車和電鏟的參數(shù)設(shè)置為隨機(jī)變量。

4.如權(quán)利要求1?3中任一項(xiàng)所述的露天礦卡車調(diào)度方法，其特征在于，步驟3具體步驟如下：步驟31，設(shè)置一條染色體作為卡車調(diào)度方案的解，每個(gè)基因代表一個(gè)決策變量并使用實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)非負(fù)整數(shù)，數(shù)值表示一輛露天礦卡車從一個(gè)起點(diǎn)到一個(gè)目的地的行駛次數(shù)，同時(shí)，將染色體分為4個(gè)基因片段，分別表示從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)、從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)、從停車區(qū)到裝載點(diǎn)和從卸載點(diǎn)到停車區(qū)的行駛次數(shù)；

步驟32，生成 條染色體，作為初始化種群。

5.如權(quán)利要求4所述的露天礦卡車調(diào)度方法，其特征在于，對(duì)于包含 個(gè)裝載點(diǎn)、個(gè)卸載點(diǎn)、 輛露天礦卡車、1個(gè)停車區(qū)的露天礦所在區(qū)域的情形下，染色體長(zhǎng)度為，染色體分為4個(gè)基因片段，第一個(gè)基因片段從序號(hào)1至序號(hào)，表示所有露天礦卡車從每個(gè)裝載點(diǎn)運(yùn)輸?shù)V石和廢土到每個(gè)卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)；染色體中第二個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)空車行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；染色體中第三個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從停車區(qū)行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ，染色體中第四個(gè)基因片段從序號(hào) 至序

號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)行駛到停車區(qū)的行駛次

數(shù) 。

6.一種露天礦卡車調(diào)度裝置，其特征在于，包括：

實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊，其用于監(jiān)控露天礦所在區(qū)域?qū)崟r(shí)生產(chǎn)情況；

調(diào)度模塊，其用于根據(jù)露天礦卡車申請(qǐng)調(diào)度指令，首先用多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型計(jì)算各路徑最佳流率，并將該流率作為目標(biāo)流率，再獲取實(shí)際生產(chǎn)中每條路徑在與目標(biāo)流率相同時(shí)刻的實(shí)際流率，再將實(shí)際流率和目標(biāo)流率之間差值最大所對(duì)應(yīng)的路徑作為卡車調(diào)度路徑，形成卡車調(diào)度方案，最后將卡車調(diào)度方案進(jìn)行基因編碼，生成染色體，并初始化，再將染色體解碼為原始的調(diào)度方案，并代入適應(yīng)度函數(shù)中，計(jì)算染色體適應(yīng)度函數(shù)值，選擇上一輪迭代中適應(yīng)度最好的染色體，并通過(guò)交叉、變異搜索最優(yōu)解；

其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型將班次內(nèi)的最大化礦石生產(chǎn)產(chǎn)量、最小化露天礦卡車運(yùn)行成本和最小化生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)；

其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型的獲取方法具體包括：步驟11，確定露天礦所在區(qū)域各生產(chǎn)要素基本信息和設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；

步驟12，建立多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型，確定隨機(jī)變量，根據(jù)采集到的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行擬合，并將該變量的期望值代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算；

其中，步驟12具體包括：

步驟121，將班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量作為第一個(gè)子目標(biāo)；

步驟122，將班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本作為第二個(gè)子目標(biāo)；

步驟123，將班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間作為第三個(gè)子目標(biāo)；

步驟124，對(duì)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理；

步驟125，根據(jù)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)，確定多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)；

步驟126，據(jù)露天礦所在區(qū)域開(kāi)采實(shí)際情況，確定目標(biāo)函數(shù)的約束條件；

步驟127，在步驟125的目標(biāo)函數(shù)中，將最大化第一個(gè)子目標(biāo)、最小化第二個(gè)子目標(biāo)和最小化第三個(gè)子目標(biāo)，作為優(yōu)化目標(biāo)，同時(shí)，根據(jù)步驟126確定的約束條件，設(shè)置多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型；

通信模塊，其用于為露天礦卡車和調(diào)度系統(tǒng)后臺(tái)建立通信連接，在露天礦卡車完成裝載或卸載任務(wù)后由通信模塊向調(diào)度模塊進(jìn)行調(diào)度申請(qǐng)，在調(diào)度模塊生成調(diào)度指令后再由通信模塊將調(diào)度指令下發(fā)至露天礦卡車；

多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型設(shè)置為如下：

約束設(shè)置如下：

式中，表示目標(biāo)函數(shù)， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)輸總量， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本， 表示班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間， 、 、 分別表示 、 、 歸一化處理后的結(jié)果， 、 、 分別表示 、 、 的權(quán)重系數(shù)， ， 表示露天礦卡車 的額定載重量， 為露天礦卡車 的總數(shù)，為卸載點(diǎn)的總數(shù)，為裝載點(diǎn) 的總數(shù)，表示裝載點(diǎn)的礦石與廢土的儲(chǔ)存量， 表示卸載點(diǎn) 的生產(chǎn)要求產(chǎn)量， 表示裝載點(diǎn) 的承受容量，表示卸載點(diǎn)的承受容量， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至裝載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至卸載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示露天礦卡車 從裝載點(diǎn) 到卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)。

7.如權(quán)利要求6所述的露天礦卡車調(diào)度裝置，其特征在于，調(diào)度模塊具體包括：染色體設(shè)置子單元，其用于設(shè)置一條染色體作為卡車調(diào)度方案的解，每個(gè)基因代表一個(gè)決策變量并使用實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)非負(fù)整數(shù)，數(shù)值表示一輛露天礦卡車從一個(gè)起點(diǎn)到一個(gè)目的地的行駛次數(shù)，同時(shí)，將染色體分為4個(gè)基因片段，分別表示從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)、從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)、從停車區(qū)到裝載點(diǎn)和從卸載點(diǎn)到停車區(qū)的行駛次數(shù)；

種群初始化子單元，其用于生成 條染色體，作為初始化種群。

8.如權(quán)利要求7所述的露天礦卡車調(diào)度裝置，其特征在于，對(duì)于包含 個(gè)裝載點(diǎn)、個(gè)卸載點(diǎn)、 輛露天礦卡車、1個(gè)停車區(qū)的露天礦所在區(qū)域的情形下，染色體長(zhǎng)度為，染色體分為4個(gè)基因片段，第一個(gè)基因片段從序號(hào)1至序號(hào)，表示所有露天礦卡車從每個(gè)裝載點(diǎn)運(yùn)輸?shù)V石和廢土到每個(gè)卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)；染色體中第二個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)空車行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；染色體中第三個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從停車區(qū)行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ，染色體中第四個(gè)基因片段從序號(hào) 至序

號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)行駛到停車區(qū)的行駛次

數(shù) 。

說(shuō)明書： 一種露天礦卡車調(diào)度方法及裝置技術(shù)領(lǐng)域[0001] 本發(fā)明涉及工業(yè)自動(dòng)化技技術(shù)領(lǐng)域，特別是關(guān)于一種露天礦卡車調(diào)度方法及裝置。背景技術(shù)[0002] 大型露天礦所在區(qū)域開(kāi)采工藝通常包括穿爆、采裝、運(yùn)輸、排卸等步驟。其中的運(yùn)輸過(guò)程一般指露天礦卡車在裝載點(diǎn)由電鏟裝載材料后，將材料運(yùn)輸?shù)较鄳?yīng)的卸載點(diǎn)進(jìn)行卸載，卸載完成后繼續(xù)返回裝載點(diǎn)準(zhǔn)備下一輪運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程，其中還包含了露天礦卡車在裝載點(diǎn)和卸載點(diǎn)的排隊(duì)等待等過(guò)程。[0003] 研究表明，運(yùn)輸過(guò)程所占的成本占露天礦總運(yùn)營(yíng)成本的60%，所以降低運(yùn)輸過(guò)程中的成本是降低露天礦所在區(qū)域運(yùn)營(yíng)成本的關(guān)鍵所在。在理想的條件下，露天礦卡車在到達(dá)裝載點(diǎn)的電鏟時(shí)，上一輛正在該處進(jìn)行作業(yè)的露天礦卡車在同一時(shí)刻完成裝載，此時(shí)卡車和電鏟都無(wú)需等待而造成能源和時(shí)間的浪費(fèi)。[0004] 在實(shí)際的生產(chǎn)中，由于車隊(duì)數(shù)量與電鏟數(shù)量可能并不完美匹配以及隨機(jī)事件的發(fā)生，如卡車行駛時(shí)間的不確定性、裝載時(shí)間的不確定性和卸載時(shí)間的不確定性，可能會(huì)造成某些裝載點(diǎn)電鏟或卡車存在空閑等待的情況，因此對(duì)露天礦卡車運(yùn)輸過(guò)程進(jìn)行合理調(diào)度對(duì)于提高露天礦生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本而言是非常重要的。與此同時(shí)，由于以往的人工調(diào)度方法具有很大的隨機(jī)性，對(duì)露天礦卡車行程選擇并不一定達(dá)到最優(yōu)，仍無(wú)法避免露天礦卡車有效利用率低等情況。發(fā)明內(nèi)容[0005] 本發(fā)明的目的在于提供一種露天礦卡車調(diào)度方法及裝置來(lái)克服或至少減輕現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷中的至少一個(gè)。[0006] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種露天礦卡車調(diào)度方法，其包括：[0007] 步驟1，根據(jù)露天礦卡車申請(qǐng)調(diào)度指令，利用多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型計(jì)算各路徑最佳流率，并將該流率作為目標(biāo)流率；其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型將最大化班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量、最小化露天礦卡車運(yùn)行成本和最小化生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)；[0008] 步驟2，通過(guò)露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)獲取實(shí)際生產(chǎn)中每條路徑在與目標(biāo)流率相同時(shí)刻的實(shí)際流率，再將實(shí)際流率和目標(biāo)流率之間差值最大所對(duì)應(yīng)的路徑作為卡車調(diào)度路徑，形成卡車調(diào)度方案；[0009] 步驟3，將步驟2的卡車調(diào)度方案進(jìn)行基因編碼，生成染色體，并初始化；[0010] 步驟4，設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)；[0011] 步驟5，將步驟3的染色體解碼為原始的調(diào)度方案，并代入適應(yīng)度函數(shù)中，計(jì)算染色體適應(yīng)度函數(shù)值；[0012] 步驟6，選擇上一輪迭代中適應(yīng)度最好的染色體，并通過(guò)交叉、變異搜索最優(yōu)解；[0013] 步驟7，重復(fù)步驟5和步驟6，直到滿足結(jié)束條件，輸出卡車調(diào)度方案的最優(yōu)解。[0014] 進(jìn)一步地，步驟1中的多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型的獲取方法具體包括：[0015] 步驟11，確定露天礦所在區(qū)域各生產(chǎn)要素基本信息和設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；[0016] 步驟12，建立多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型，確定隨機(jī)變量，根據(jù)采集到的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行擬合，并將該變量的期望值代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算；[0017] 其中，步驟12具體包括：[0018] 步驟121，將班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量作為第一個(gè)子目標(biāo)；[0019] 步驟122，將班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本作為第二個(gè)子目標(biāo)；[0020] 步驟123，將班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間作為第三個(gè)子目標(biāo)；[0021] 步驟124，對(duì)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理；[0022] 步驟125，根據(jù)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)，確定多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)；[0023] 步驟126，據(jù)露天礦所在區(qū)域開(kāi)采實(shí)際情況，確定目標(biāo)函數(shù)的約束條件；[0024] 步驟127，在步驟125的目標(biāo)函數(shù)中，將最大化第一個(gè)子目標(biāo)、最小化第二個(gè)子目標(biāo)和最小化第三個(gè)子目標(biāo)，作為優(yōu)化目標(biāo)，同時(shí)，根據(jù)步驟126確定的約束條件，設(shè)置多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型。[0025] 進(jìn)一步地，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型設(shè)置為如下：[0026][0027] 約束設(shè)置如下：[0028][0029][0030][0031][0032][0033][0034][0035] 式中，表示目標(biāo)函數(shù)， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)輸總量， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本， 表示班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間， 、 、 分別表示 、 、 歸一化處理后的結(jié)果， 、 、 分別表示 、 、 的權(quán)重系數(shù)， ， 表示露天礦卡車的額定載重量， 為露天礦卡車 的總數(shù)，為卸載點(diǎn)的總數(shù)，為裝載點(diǎn) 的總數(shù)，表示裝載點(diǎn) 的礦石與廢土的儲(chǔ)存量， 表示卸載點(diǎn) 的生產(chǎn)要求產(chǎn)量， 表示裝載點(diǎn) 的承受容量， 表示卸載點(diǎn) 的承受容量， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至裝載點(diǎn) 的行駛次數(shù)，表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至卸載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示露天礦卡車 從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)。

[0036] 進(jìn)一步地，步驟12中“確定隨機(jī)變量”包括：將露天礦卡車調(diào)度過(guò)程中的露天礦卡車和電鏟的參數(shù)設(shè)置為隨機(jī)變量。[0037] 進(jìn)一步地，步驟3具體步驟如下：[0038] 步驟31，設(shè)置一條染色體作為卡車調(diào)度方案的解，每個(gè)基因代表一個(gè)決策變量并使用實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)非負(fù)整數(shù)，數(shù)值表示一輛露天礦卡車從一個(gè)起點(diǎn)到一個(gè)目的地的行駛次數(shù)，同時(shí)，將染色體分為4個(gè)基因片段，分別表示從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)、從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)、從停車區(qū)到裝載點(diǎn)和從卸載點(diǎn)到停車區(qū)的行駛次數(shù)；[0039] 步驟32，生成 條染色體，作為初始化種群。[0040] 進(jìn)一步地，對(duì)于包含 個(gè)裝載點(diǎn)、個(gè)卸載點(diǎn)、 輛露天礦卡車、1個(gè)停車區(qū)的露天礦所在區(qū)域的情形下，染色體長(zhǎng)度為 ，染色體分為4個(gè)基因片段，第一個(gè)基因片段從序號(hào)1至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)裝載點(diǎn)運(yùn)輸?shù)V石和廢土到每個(gè)卸載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；染色體中第二個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào)

，表示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)空車行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；

染色體中第三個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有

露天礦卡車從停車區(qū)行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ，染色體中第四個(gè)基因片段從序號(hào)至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)

卸載點(diǎn)行駛到停車區(qū)的行駛次數(shù) 。

[0041] 本發(fā)明還提供一種露天礦卡車調(diào)度裝置，其包括：[0042] 實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊，其用于監(jiān)控露天礦所在區(qū)域?qū)崟r(shí)生產(chǎn)情況；[0043] 調(diào)度模塊，其用于根據(jù)露天礦卡車申請(qǐng)調(diào)度指令，首先用多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型計(jì)算各路徑最佳流率，并將該流率作為目標(biāo)流率，再獲取實(shí)際生產(chǎn)中每條路徑在與目標(biāo)流率相同時(shí)刻的實(shí)際流率，再將實(shí)際流率和目標(biāo)流率之間差值最大所對(duì)應(yīng)的路徑作為卡車調(diào)度路徑，形成卡車調(diào)度方案，最后將卡車調(diào)度方案進(jìn)行基因編碼，生成染色體，并初始化，再將染色體解碼為原始的調(diào)度方案，并代入適應(yīng)度函數(shù)中，計(jì)算染色體適應(yīng)度函數(shù)值，選擇上一輪迭代中適應(yīng)度最好的染色體，并通過(guò)交叉、變異搜索最優(yōu)解；[0044] 其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型將班次內(nèi)的最大化礦石生產(chǎn)產(chǎn)量、最小化露天礦卡車運(yùn)行成本和最小化生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)；[0045] 其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型的獲取方法具體包括：[0046] 步驟11，確定露天礦所在區(qū)域各生產(chǎn)要素基本信息和設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)；[0047] 步驟12，建立多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型，確定隨機(jī)變量，根據(jù)采集到的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行擬合，并將該變量的期望值代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算；[0048] 其中，步驟12具體包括：[0049] 步驟121，將班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量作為第一個(gè)子目標(biāo)；[0050] 步驟122，將班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本作為第二個(gè)子目標(biāo)；[0051] 步驟123，將班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間作為第三個(gè)子目標(biāo)；[0052] 步驟124，對(duì)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理；[0053] 步驟125，根據(jù)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)，確定多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)；[0054] 步驟126，據(jù)露天礦所在區(qū)域開(kāi)采實(shí)際情況，確定目標(biāo)函數(shù)的約束條件；[0055] 步驟127，在步驟125的目標(biāo)函數(shù)中，將最大化第一個(gè)子目標(biāo)、最小化第二個(gè)子目標(biāo)和最小化第三個(gè)子目標(biāo)，作為優(yōu)化目標(biāo)，同時(shí)，根據(jù)步驟126確定的約束條件，設(shè)置多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型；[0056] 通信模塊，其用于為露天礦卡車和調(diào)度系統(tǒng)后臺(tái)建立通信連接，在露天礦卡車完成裝載或卸載任務(wù)后由通信模塊向調(diào)度模塊進(jìn)行調(diào)度申請(qǐng)，在調(diào)度模塊生成調(diào)度指令后再由通信模塊將調(diào)度指令下發(fā)至露天礦卡車。[0057] 進(jìn)一步地，[0058] 多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型設(shè)置為如下：[0059][0060] 約束設(shè)置如下：[0061][0062][0063][0064][0065][0066][0067][0068] 式中，表示目標(biāo)函數(shù)， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)輸總量， 表示班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本， 表示班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間， 、 、 分別表示 、 、 歸一化處理后的結(jié)果， 、 、 分別表示 、 、 的權(quán)重系數(shù)， ， 表示露天礦卡車的額定載重量， 為露天礦卡車 的總數(shù)，為卸載點(diǎn)的總數(shù)，為裝載點(diǎn) 的總數(shù)，表示裝載點(diǎn) 的礦石與廢土的儲(chǔ)存量， 表示卸載點(diǎn) 的生產(chǎn)要求產(chǎn)量， 表示裝載點(diǎn) 的承受容量， 表示卸載點(diǎn) 的承受容量， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至裝載點(diǎn) 的行駛次數(shù)，表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至卸載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示露天礦卡車 從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)。

[0069] 進(jìn)一步地，調(diào)度模塊具體包括：[0070] 染色體設(shè)置子單元，其用于設(shè)置一條染色體作為卡車調(diào)度方案的解，每個(gè)基因代表一個(gè)決策變量并使用實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)非負(fù)整數(shù)，數(shù)值表示一輛露天礦卡車從一個(gè)起點(diǎn)到一個(gè)目的地的行駛次數(shù)，同時(shí)，將染色體分為4個(gè)基因片段，分別表示從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)、從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)、從停車區(qū)到裝載點(diǎn)和從卸載點(diǎn)到停車區(qū)的行駛次數(shù)；[0071] 種群初始化子單元，其用于生成 條染色體，作為初始化種群。[0072] 進(jìn)一步地，對(duì)于包含 個(gè)裝載點(diǎn)、個(gè)卸載點(diǎn)、 輛露天礦卡車、1個(gè)停車區(qū)的露天礦所在區(qū)域的情形下，染色體長(zhǎng)度為 ，染色體分為4個(gè)基因片段，第一個(gè)基因片段從序號(hào)1至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)裝載點(diǎn)運(yùn)輸?shù)V石和廢土到每個(gè)卸載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；染色體中第二個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào)

，表示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)空車行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù)

；染色體中第三個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有

露天礦卡車從停車區(qū)行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ，染色體中第四個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每

個(gè)卸載點(diǎn)行駛到停車區(qū)的行駛次數(shù) 。

[0073] 本發(fā)明針對(duì)露天礦所在區(qū)域所需高效、低能耗的生產(chǎn)目標(biāo)，構(gòu)建了同時(shí)融合最大生產(chǎn)目標(biāo)產(chǎn)量、最小生產(chǎn)成本、最小設(shè)備等待時(shí)間作為優(yōu)化目標(biāo)的多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型，再通過(guò)多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型獲得卡車調(diào)度方案，最后利用遺傳算法生成卡車調(diào)度方案的最優(yōu)解，在露天礦卡車完成裝載后，向露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)申請(qǐng)重車調(diào)度，將露天礦卡車派往最合適的卸載點(diǎn)進(jìn)行卸載；在露天礦卡車完成卸載后，向露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)申請(qǐng)空車調(diào)度，將露天礦卡車派往最合適的裝載點(diǎn)進(jìn)行裝載，因此，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)高效節(jié)能的調(diào)度目標(biāo)。附圖說(shuō)明[0074] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的染色體交叉操作的原理示意圖。[0075] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的染色體變異操作的原理示意圖。[0076] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)模塊框圖。具體實(shí)施方式[0077] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述。[0078] 本發(fā)明實(shí)施例提供的露天礦卡車調(diào)度方法包括：[0079] 步驟1，根據(jù)露天礦卡車申請(qǐng)調(diào)度指令，利用多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型計(jì)算各路徑最佳流率，并將該流率作為目標(biāo)流率。其中，多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型將班次內(nèi)的最大化礦石生產(chǎn)產(chǎn)量、最小化露天礦卡車運(yùn)行成本和最小化生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)。[0080] 步驟2，通過(guò)露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)獲取實(shí)際生產(chǎn)中每條路徑在與目標(biāo)流率相同時(shí)刻的實(shí)際流率，再將實(shí)際流率和目標(biāo)流率和偏差最大的路徑作為卡車調(diào)度路徑，形成卡車調(diào)度方案。[0081] 步驟3，將步驟2的卡車調(diào)度方案進(jìn)行基因編碼，生成染色體，并初始化。[0082] 步驟4，設(shè)置反映目標(biāo)函數(shù)大小的適應(yīng)度函數(shù)。選取多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)的倒數(shù)作為適應(yīng)度函數(shù)去評(píng)價(jià)可行解的優(yōu)劣，適應(yīng)度函數(shù)越大，目標(biāo)函數(shù)越小，可行解越滿足優(yōu)化目標(biāo)。[0083] 步驟5，將步驟3的染色體解碼為原始的調(diào)度方案，并代入適應(yīng)度函數(shù)中，計(jì)算染色體適應(yīng)度函數(shù)值，適應(yīng)度越高，則目標(biāo)函數(shù)越小，越接近優(yōu)化目標(biāo)。[0084] 步驟6，選擇上一輪迭代中適應(yīng)度最好的染色體，并通過(guò)交叉、變異搜索最優(yōu)解。[0085] 步驟7，重復(fù)步驟5和步驟6，直到滿足結(jié)束條件，輸出卡車調(diào)度方案的最優(yōu)解，表示方式如步驟31的染色體結(jié)構(gòu)方案。其中，結(jié)束條件可以為迭代次數(shù),也可以設(shè)置遺傳算法迭代的結(jié)束條件為適應(yīng)度函數(shù)達(dá)到最大值，即多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小值時(shí)結(jié)束迭代，此時(shí)的最優(yōu)染色體即為露天礦卡車調(diào)度問(wèn)題最優(yōu)解。[0086] 在一個(gè)實(shí)施例中，步驟1中的多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型的獲取方法具體包括：[0087] 步驟11，確定露天礦所在區(qū)域各生產(chǎn)要素基本信息和設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)。[0088] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦所在區(qū)域各生產(chǎn)要素基本信息包括露天礦的基本生產(chǎn)參數(shù)和歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，具體由 進(jìn)行表示。其中，表示露天礦所在區(qū)域（露天礦所在區(qū)域包括裝載點(diǎn)、卸載點(diǎn)、破碎站、排土場(chǎng)、停車區(qū)）的卸載點(diǎn)的序號(hào)，下文將第個(gè)卸載點(diǎn)簡(jiǎn)稱為卸載點(diǎn) ， ，表示露天礦所在區(qū)域的卸載點(diǎn)的總數(shù)，表示破碎站的總數(shù)， 表示排土場(chǎng)的總數(shù)；表示露天礦所在區(qū)域的裝載點(diǎn)的序號(hào)，下文將第個(gè)裝載點(diǎn)簡(jiǎn)稱為裝載點(diǎn) ， ，表示露天礦所在區(qū)域的裝載點(diǎn)的總數(shù)，裝載點(diǎn)在經(jīng)過(guò)爆破作業(yè)后產(chǎn)生礦石以及巖石，礦石和巖石經(jīng)過(guò)分離后每個(gè)裝載點(diǎn)中有一個(gè)裝露天礦所在區(qū)域和一個(gè)裝土區(qū)，因此裝露天礦所在區(qū)域和裝土區(qū)的數(shù)量相同； 表示裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)的最短路徑；表示露天礦所在區(qū)域運(yùn)輸車隊(duì)車輛的序號(hào)，下文將第 輛露天礦所在區(qū)域運(yùn)輸車隊(duì)車輛簡(jiǎn)稱為露天礦卡車 ， ，表示露天礦卡車 的

總數(shù)， 表示第一種車型的露天礦卡車的總數(shù)， 表示第二種車型的露天礦卡車的總數(shù)；=1，…，，表示露天礦所在區(qū)域的停車區(qū)序號(hào)，在一個(gè)露天礦所在區(qū)域中停車區(qū)數(shù)量為一個(gè)，表示破碎站的總數(shù)。

[0089] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)由 進(jìn)行表示。其中，表示露天礦卡車 在歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的空載速度， 表示露天礦卡車 在歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的滿載速度， 表示露天礦卡車 在歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的裝載時(shí)間量， 表示露天礦卡車在歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的卸載時(shí)間。[0090] 在一個(gè)實(shí)施例中，為了提高模型準(zhǔn)確性，可以在上述實(shí)施例給出的參數(shù)的基礎(chǔ)上，用隨機(jī)變量表示發(fā)生變化的參數(shù)。[0091] 步驟12，建立多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型，確定隨機(jī)變量，根據(jù)采集到的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)隨機(jī)變量進(jìn)行擬合，并將該變量的期望值代入目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。其中，隨機(jī)變量通過(guò)概率分布函數(shù)擬合采集到的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)獲得。[0092] 在一個(gè)實(shí)施例中，步驟12中“確定隨機(jī)變量”包括：將露天礦卡車調(diào)度過(guò)程中的露天礦卡車和電鏟的參數(shù)設(shè)置為隨機(jī)變量。步驟12具體包括：[0093] 步驟121，將班次內(nèi)的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量作為第一個(gè)子目標(biāo)。[0094] 在一個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)在露天礦生產(chǎn)的一個(gè)班次內(nèi)所生產(chǎn)的礦石與巖土均由露天礦卡車運(yùn)輸至對(duì)應(yīng)的卸載點(diǎn)，因此步驟121的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量可以由班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)輸總量 予以表示，如下式（1）：[0095] （1）[0096] 式（1）中， 表示露天礦卡車 的額定載重量， 表示露天礦卡車 從裝載點(diǎn) 到卸載點(diǎn)的運(yùn)輸次數(shù)。[0097] 當(dāng)然，步驟121的礦石生產(chǎn)產(chǎn)量也可以采用其他參數(shù)進(jìn)行表示，還可以用空載行駛次數(shù) 進(jìn)行表示。[0098] 步驟122，將班次內(nèi)露天礦卡車運(yùn)行成本作為第二個(gè)子目標(biāo)。[0099] 在一個(gè)實(shí)施例中，在一個(gè)生產(chǎn)班次內(nèi)，露天礦卡車從停車區(qū)出發(fā)行駛至裝載點(diǎn)，由電鏟進(jìn)行裝載礦石和巖土，將礦石和巖土運(yùn)輸至破碎站或排土場(chǎng)后，返回裝載點(diǎn)進(jìn)行下一輪裝載運(yùn)輸。通常，在班次結(jié)束后露天礦卡車將返回停車區(qū)。因此，本實(shí)施例可以將第二個(gè)子目標(biāo)可以包括：[0100] （一）露天礦卡車從停車區(qū)出發(fā)行駛至裝載點(diǎn)運(yùn)行成本 。[0101] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦卡車從停車區(qū)出發(fā)行駛至裝載點(diǎn)運(yùn)行成本 考慮了不同類型露天礦卡車的燃油消耗成本和不同類型露天礦卡車運(yùn)行時(shí)的固定成本，計(jì)算如下式（2）所示：[0102] （2）[0103] 式（2）中， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至裝載點(diǎn) 的行駛次數(shù)， 表示停車區(qū) 與裝載點(diǎn) 之間的最短路徑距離， 表示露天礦卡車 空載時(shí)的燃油消耗成本，表示露天礦卡車 空載時(shí)的固定成本，該固定成本同時(shí)考慮了露天礦卡車損耗成本和維修成本，也可以分開(kāi)考慮，還可以只考慮燃油成本。[0104] （二）露天礦卡車從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)的運(yùn)輸成本 。[0105] 在一個(gè)實(shí)施例中， 的計(jì)算如下式（3）所示，其考慮了露天礦卡車從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)的運(yùn)輸成本：[0106] （3）[0107] 式（3）中， 表示露天礦卡車 從裝載點(diǎn) 到卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)， 表示從裝載點(diǎn) 到卸載點(diǎn)之間的最短路徑距離， 表示露天礦卡車 滿載時(shí)的燃油消耗成本，表示露天礦卡車 滿載時(shí)的固定成本，該固定成本同時(shí)考慮了露天礦卡車損耗成本和維修成本，也可以分開(kāi)考慮，還可以只考慮燃油成本。[0108] （三）露天礦卡車從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)的空載行駛成本 。[0109] 在一個(gè)實(shí)施例中， 的計(jì)算如下式（4）所示，其考慮了露天礦卡車從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)的空載行駛成本：[0110] （4）[0111] 式（4）中， 表示露天礦卡車 從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn) 的行駛次數(shù)。[0112] （四）露天礦卡車從卸載點(diǎn)返回停車區(qū)的行駛成本 。[0113] 在一個(gè)實(shí)施例中， 的計(jì)算如下式（5）所示：[0114] （5）[0115] 式（5）中， 表示露天礦卡車 從停車區(qū) 至卸載點(diǎn)的行駛次數(shù)， 表示停車區(qū)與卸載點(diǎn)之間的最短路徑距離。[0116] 綜上，第二個(gè)子目標(biāo)的計(jì)算公式如下式（6）所示，同時(shí)考慮上述實(shí)施例中出現(xiàn)的、 、 和 ：[0117] （6）[0118] 也可以如現(xiàn)有技術(shù)一樣，只考慮露天礦卡車在裝載點(diǎn)和卸載點(diǎn)之間循環(huán)的運(yùn)輸成本，還可以上述成本中的其他一個(gè)或兩個(gè)，均可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的。[0119] 步驟123，將班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間作為第三個(gè)子目標(biāo)。[0120] 在一個(gè)實(shí)施例中，班次內(nèi)生產(chǎn)設(shè)備一直在循環(huán)工作運(yùn)行，在理想狀態(tài)下，一輛露天礦卡車在上一輛露天礦卡車剛好完成裝載的時(shí)刻到達(dá)裝載點(diǎn)，在上一輛露天礦卡車剛好完成卸載的時(shí)刻到達(dá)卸載點(diǎn)，此時(shí)露天礦卡車和電鏟的利用率均為100%，而實(shí)際生產(chǎn)中由于隨機(jī)變量的存在，往往會(huì)出現(xiàn)露天礦卡車過(guò)早或過(guò)晚到達(dá)裝載點(diǎn)和卸載點(diǎn)，此時(shí)會(huì)出現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備等待的情況，此時(shí)生產(chǎn)設(shè)備等待時(shí)間可以反映生產(chǎn)設(shè)備利用率。因此，本實(shí)施例可以將第三個(gè)子目標(biāo)可以包括：[0121] （一）露天礦卡車在班次內(nèi)的等待時(shí)間 。[0122] 在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)每輛露天礦卡車而言，班次內(nèi)的等待時(shí)間即為班次總時(shí)間減去工作運(yùn)行時(shí)間，而工作運(yùn)行時(shí)間包括從停車區(qū)開(kāi)往裝載點(diǎn)路程上的時(shí)間、裝載點(diǎn)卸載點(diǎn)之間往返時(shí)間、從卸載點(diǎn)返回停車區(qū)時(shí)間、裝載時(shí)間以及卸載時(shí)間，因此班次內(nèi)露天礦卡車等待時(shí)間，則計(jì)算公式如下式（7）所示：[0123] （7）[0124] 式（7）中，表示班次總時(shí)間， 表示序號(hào)為 的露天礦卡車的卸載時(shí)間， 表示序號(hào)為 的露天礦卡車的滿載速度， 表示序號(hào)為 的露天礦卡車的空載速度， 表示序號(hào)為 的露天礦卡車的裝載時(shí)間。[0125] （二）電鏟在班次內(nèi)的等待時(shí)間 。[0126] 在一個(gè)實(shí)施例中，對(duì)每臺(tái)電鏟而言，電鏟在班次內(nèi)的等待時(shí)間即為班次總時(shí)間減去電鏟為露天礦卡車裝載的工作時(shí)間，因此，電鏟在班次內(nèi)的等待時(shí)間計(jì)算如下式（8）所示：[0127] （8）[0128] 露天礦卡車 空載速度 為隨機(jī)變量。[0129] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦卡車 的空載速度 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布規(guī)律，如下式（9）所示：[0130] （9）[0131] 式（9）中， 為空載速度 的概率密度函數(shù)， 為露天礦卡車 的空載速度的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值， 為露天礦卡車 空載速度 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方差。[0132] 通過(guò)近似分布生成12個(gè)[0，1]區(qū)間內(nèi)均勻分布隨機(jī)數(shù) ，根據(jù)中心極限定理，則露天礦卡車 的空載速度 可以由下式（10）計(jì)算得到：

[0133] （10）[0134] 露天礦卡車 滿載速度 為隨機(jī)變量。[0135] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦卡車 滿載速度 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布規(guī)律，如下式（11）所示：[0136] （11）[0137] 式（11）中， 為露天礦卡車 滿載速度 的概率密度函數(shù)， 為露天礦卡車滿載速度 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值， 為露天礦卡車 滿載速度 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方差。[0138] 通過(guò)近似分布生成12個(gè)[0，1]區(qū)間內(nèi)均勻分布隨機(jī)數(shù) 則隨機(jī)變量露天礦卡車 的滿載速度 可以由下式（12）計(jì)算得到：

[0139] （12）[0140] 露天礦卡車 的裝載時(shí)間 為隨機(jī)變量。[0141] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦卡車 的裝載時(shí)間 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合負(fù)指數(shù)分布規(guī)律，即：[0142] （13）[0143] 式（13）中， 為裝載時(shí)間 的概率密度函數(shù)， 為露天礦卡車 在裝載時(shí)間的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)平均值的倒數(shù)。[0144] 生成[0，1]區(qū)間內(nèi)均勻分布隨機(jī)數(shù) ，則隨機(jī)變量露天礦卡車 的裝載時(shí)間 可以由下式（14）計(jì)算得到：[0145] （14）[0146] 露天礦卡車 的卸載時(shí)間 為隨機(jī)變量。[0147] 在一個(gè)實(shí)施例中，露天礦卡車 的卸載時(shí)間 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)符合負(fù)指數(shù)分布規(guī)律，如下式（15）所示：[0148] （15）[0149] 式（15）中， 為卸載時(shí)間 的歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)平均值的倒數(shù)。[0150] 生成[0，1]區(qū)間內(nèi)均勻分布隨機(jī)數(shù) ，則隨機(jī)變量露天礦卡車 卸載時(shí)間為：[0151] （16）[0152] 綜上，第三個(gè)子目標(biāo)的計(jì)算公式如下式（17）所示，同時(shí)考慮上述實(shí)施例中的露天礦卡車等待時(shí)間 與電鏟等待時(shí)間 之和：[0153] （17）[0154] 在一個(gè)實(shí)施例中，第三個(gè)子目標(biāo)可以在上式（17）的基礎(chǔ)之上，還可以考慮如下的破碎站在班次內(nèi)的等待時(shí)間 ，即為班次總時(shí)間減去破碎站的工作時(shí)間；[0155][0156] 此時(shí)，[0157] 。[0158] 步驟124，對(duì)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。[0159] 由于3個(gè)子目標(biāo)函數(shù)具有不同的量綱和量綱單位，為了消除指標(biāo)間的量綱影響，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理。采取常用的 歸一化方法，對(duì)子目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，對(duì)兩個(gè)子目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行歸一化處理得到 、 、 ，如下式（18）所示：[0160] （18）[0161] 式（18）中， 分別為 可達(dá)到的最大值，可以手動(dòng)設(shè)置決策變量，分別使每個(gè)子目標(biāo)函數(shù)分別達(dá)到最大值的極端情況， 分

別為 可達(dá)到的最小值，可以手動(dòng)設(shè)置決策變量，分別使每個(gè)子目標(biāo)函數(shù)分別達(dá)到最小值的極端情況。

[0162] 步驟125，根據(jù)第一個(gè)子目標(biāo)、第二個(gè)子目標(biāo)、第三個(gè)子目標(biāo)，確定多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃目標(biāo)函數(shù)。[0163] 目標(biāo)函數(shù)由三個(gè)子目標(biāo)組成：最大化產(chǎn)量、最小化運(yùn)輸成本和最小化設(shè)備等待時(shí)間，即可以描述為下式（19）所示：[0164] （19）[0165] 式（19）中， 表示各個(gè)子目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，可根據(jù)實(shí)際作業(yè)情況和生產(chǎn)需求進(jìn)行調(diào)整，且 。[0166] 步驟126，據(jù)露天礦所在區(qū)域開(kāi)采實(shí)際情況，確定目標(biāo)函數(shù)的約束條件。[0167] 在一個(gè)實(shí)施例中，約束條件需要根據(jù)露天礦所在區(qū)域開(kāi)采實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)計(jì)，可以考慮如下條件：[0168] 1.裝載點(diǎn)儲(chǔ)存量約束。[0169] 例如：裝載點(diǎn)礦石與廢土的運(yùn)輸量小于裝載點(diǎn) 的礦石與廢土的儲(chǔ)存量 ，如下式（20）所示：[0170] （20）[0171] 2.卸載點(diǎn)生產(chǎn)要求約束。[0172] 例如：卸載點(diǎn)產(chǎn)量不低于卸載點(diǎn)的生產(chǎn)要求產(chǎn)量 ，如下式（21）所示：[0173] （21）[0174] 3．裝載點(diǎn)的工作能力約束。[0175] 例如：裝載點(diǎn)裝車數(shù)不能超過(guò)該裝載點(diǎn)承受容量 ，如下式（22）所示：[0176] （22）[0177] 4．卸載點(diǎn)的工作能力約束。[0178] 例如：卸載點(diǎn)卸車數(shù)不能超過(guò)該卸載點(diǎn)承受容量 ，如下式（23）所示：[0179] （23）[0180] 5．發(fā)車調(diào)度約束。[0181] 例如：每個(gè)班次每臺(tái)露天礦卡車最多發(fā)車一次并最多到一個(gè)裝載點(diǎn)，如下式（24）所示：[0182] （24）[0183] 6．收車調(diào)度約束。[0184] 例如：每個(gè)班次每臺(tái)露天礦卡車最多收車一次并最多從一個(gè)卸載點(diǎn)收車，如下式（25）所示：[0185] （25）[0186] 7．整數(shù)約束。[0187] 例如：決策變量 、 、 均為整數(shù)，如下式（26）所示：[0188] （26）[0189] 還例如：在 考慮 的時(shí)候，那么，決策變量 、 、 、 均為整數(shù)，此時(shí)的 。

[0190] 在一個(gè)實(shí)施例中，約束條件可以在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)之上，還考慮如礦石品位偏差等其他因素。[0191] 步驟127，在步驟125的目標(biāo)函數(shù)中，將最大化第一個(gè)子目標(biāo)、最小化第二個(gè)子目標(biāo)和最小化第三個(gè)子目標(biāo)，作為優(yōu)化目標(biāo)，同時(shí)，根據(jù)步驟126確定的約束條件，設(shè)置[0192] 多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型設(shè)置為如下：[0193][0194] 約束設(shè)置如下：[0195][0196][0197][0198][0199][0200][0201][0202] 在上述實(shí)施例中，通過(guò)步驟1、2和3處理隨機(jī)變量時(shí)，使用機(jī)會(huì)約束模型、相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃也可以實(shí)現(xiàn)類似的效果。[0203] 在一個(gè)實(shí)施例中，步驟3具體步驟如下：[0204] 步驟31，設(shè)置一條染色體作為卡車調(diào)度方案的解，每個(gè)基因代表一個(gè)決策變量并使用實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)非負(fù)整數(shù)，數(shù)值表示一輛露天礦卡車從一個(gè)起點(diǎn)到一個(gè)目的地的行駛次數(shù)，同時(shí)，將染色體分為4個(gè)基因片段，分別表示從裝載點(diǎn)到卸載點(diǎn)、從卸載點(diǎn)到裝載點(diǎn)、從停車區(qū)到裝載點(diǎn)和從卸載點(diǎn)到停車區(qū)的行駛次數(shù)，因此方便計(jì)算，避免了出現(xiàn)不可行解。[0205] 步驟31，對(duì)染色體進(jìn)行編碼的方法具體包括：[0206] 設(shè)置一條染色體作為卡車調(diào)度方案的解，每個(gè)基因代表一個(gè)決策變量并使用實(shí)數(shù)編碼，每個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)非負(fù)整數(shù)，數(shù)值表示一輛露天礦卡車從一個(gè)起點(diǎn)到一個(gè)目的地的行駛次數(shù)。對(duì)于包含 個(gè)裝載點(diǎn)，個(gè)卸載點(diǎn)， 輛露天礦卡車，1個(gè)停車區(qū)的露天礦所在區(qū)域而言，染色體長(zhǎng)度為 ，染色體分為4個(gè)基因片段，第一個(gè)基因片段從序號(hào)1至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)裝載點(diǎn)運(yùn)輸?shù)V石和廢土到每個(gè)卸載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；染色體中第二個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表

示所有露天礦卡車從每個(gè)卸載點(diǎn)空車行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ；染色體中第三個(gè)基因片段從序號(hào) 至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從停

車區(qū)行駛到每個(gè)裝載點(diǎn)的行駛次數(shù) ，染色體中第四個(gè)基因片段從序號(hào)

至序號(hào) ，表示所有露天礦卡車從每個(gè)

卸載點(diǎn)行駛到停車區(qū)的行駛次數(shù) 。

[0207] 步驟31反映了輛露天礦卡任意兩點(diǎn)之間的行駛次數(shù)，計(jì)算方便，避免出現(xiàn)不可行解。當(dāng)然，也可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的實(shí)數(shù)編碼和二進(jìn)制編碼實(shí)現(xiàn)。[0208] 上述實(shí)施例中，在遺傳算法染色體編碼中，使用二進(jìn)制編碼代替實(shí)數(shù)編碼也能實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例類似效果，同樣地，使用多條染色體，每條染色體代表一輛露天礦卡車的調(diào)度方案也能實(shí)現(xiàn)類似效果。[0209] 步驟32，生成 條染色體，作為初始化種群。[0210] 在一個(gè)實(shí)施例中，步驟6具體包括：[0211] 步驟61，對(duì)染色體進(jìn)行選擇操作。使用輪盤賭算法，根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)的值與種群所有個(gè)體適應(yīng)度的總和的比值作為選擇的依據(jù)，該值大的個(gè)體更易被選擇。對(duì)適應(yīng)度為 的個(gè)體 而言，其被選擇的概率為 ，即其適應(yīng)度越高，被選中的概率越大。[0212] 步驟62，對(duì)染色體進(jìn)行交叉操作。在迭代的過(guò)程中，將某一父代個(gè)體染色體的某些基因值以某一概率作變動(dòng)，形成新個(gè)體，從而能夠在跳出局部搜索范疇，可實(shí)現(xiàn)全區(qū)搜索。[0213] 如圖1所示，本實(shí)施例使用兩點(diǎn)交叉，在個(gè)體染色體中隨機(jī)設(shè)置了兩個(gè)交叉點(diǎn)，然后再進(jìn)行部分基因交換，一對(duì)染色體中第2位至第5位基因進(jìn)行了交叉操作。[0214] 步驟63，對(duì)染色體進(jìn)行變異操作。以一定概率通過(guò)互換兩個(gè)父代個(gè)體的部分染色體產(chǎn)生新個(gè)體，目的是基于優(yōu)良父代基因的基礎(chǔ)上進(jìn)一步擴(kuò)展有限個(gè)體的覆蓋面積。[0215] 如圖2所示，本實(shí)施例使用多點(diǎn)變異對(duì)進(jìn)行變異的個(gè)體隨機(jī)選擇變異位進(jìn)行變異，使用隨機(jī)生成的實(shí)數(shù)對(duì)該點(diǎn)的基因值進(jìn)行替換，對(duì)該染色體的第4位基因進(jìn)行了變異操作。[0216] 本發(fā)明提出了一種應(yīng)用上述方法的露天礦卡車調(diào)度系統(tǒng)，具體過(guò)程如下：[0217] 如圖3所示，卡車調(diào)度系統(tǒng)主要包括實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊、調(diào)度模塊和通信模塊。[0218] 實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊可以監(jiān)控露天礦所在區(qū)域?qū)崟r(shí)生產(chǎn)情況，包括每條路徑上露天礦卡車行駛次數(shù)、裝載點(diǎn)和卸載點(diǎn)生產(chǎn)的礦石和廢土數(shù)量等實(shí)時(shí)參數(shù)。并可以通過(guò)通信模塊接收露天礦卡車狀態(tài)數(shù)據(jù)，為調(diào)度算法提供數(shù)據(jù)支持。[0219] 調(diào)度模塊用于根據(jù)露天礦卡車申請(qǐng)調(diào)度指令和實(shí)時(shí)監(jiān)控模塊的輸入數(shù)據(jù)，首先用多目標(biāo)露天礦卡車調(diào)度車流規(guī)劃模型計(jì)算各路徑最佳流率，并將該流率作為目標(biāo)流率，再獲取實(shí)際生產(chǎn)中每條路徑在與目標(biāo)流率相同時(shí)刻的實(shí)際流率，再將實(shí)際流率和目標(biāo)流率之間差值最大所對(duì)應(yīng)的路徑作為卡車調(diào)度路徑，形成卡車調(diào)度方案，最后將卡車調(diào)度方案進(jìn)行基因編碼，生成染色體，并初始化，再將染色體解碼為原始的調(diào)度方案，并代入適應(yīng)度函數(shù)中，計(jì)算染色體適應(yīng)度函數(shù)值，選擇上一輪迭代中適應(yīng)度最好的染色體，并通過(guò)交叉、變異搜索最優(yōu)解。調(diào)度模塊還用于將調(diào)度指令通過(guò)通信模塊下發(fā)至露天礦卡車使其前往下一個(gè)目的地。[0220] 通信模塊為露天礦卡車和調(diào)度系統(tǒng)后臺(tái)建立通信連接，在露天礦卡車完成裝載或卸載任務(wù)后由通信模塊向調(diào)度模塊進(jìn)行調(diào)度申請(qǐng)，在調(diào)度模塊生成調(diào)度指令后再由通信模塊將調(diào)度指令下發(fā)至露天礦卡車。[0221] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：本發(fā)明充分考慮露天礦所在區(qū)域所需高效、低能耗的生產(chǎn)目標(biāo)，以露天礦生產(chǎn)所關(guān)注的成本、時(shí)間和產(chǎn)量為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，從而可以實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的同時(shí)優(yōu)化，在提高產(chǎn)能、提高設(shè)備利用率的同時(shí)降低生產(chǎn)能耗。同時(shí)，本發(fā)明考慮了露天礦卡車調(diào)度過(guò)程中露天礦卡車運(yùn)行速度、露天礦卡車裝卸載時(shí)間等隨機(jī)變量，可以減少計(jì)算偏差，使優(yōu)化計(jì)算結(jié)果更加符合露天礦生產(chǎn)實(shí)際情況。[0222] 最后需要指出的是：以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。