Bi-Objective Evolutionary Optimization for Large-Scale Open Pit Mine Scheduling Problem under Uncertainty with Chance Constraints
Ishara Hewa Pathiranage and Aneta Neumann
露天矿调度问题(OPMSP)是一个复杂的,计算成本昂贵的长期矿山规划过程,受到运营和地质依赖的限制。 传统的确定性方法往往忽略了地质不确定性,导致不理想和可能不可行的生产计划。 机会约束允许通过确保概率约束满足高概率来对随机组件进行建模。 本文介绍了OPMSP的双目标表述,同时使预期净现值最大化,并最大限度地降低排定风险,而不受约束所需的置信水平。 解决方案使用整数编码表示,固有满足储备约束。 我们引入了一个域特异性贪婪的随机初始化和一个优先感知的时序-交换突变运算符。 我们将这些运算符集成到三种多目标进化算法中:全球简单进化多目标优化器(GSEMO),基于分解(MOEA/D)的多目标进化算法的突变纯变体,以及非主导的排序遗传算法II(NSGA-II)。 我们比较我们的双目标公式与单一目标方法,这取决于特定的置信水平,通过分析由多达112 687个区块组成的矿床。 结果表明,与单一目标、依赖信心的方法相比,拟议的双目标表述在经济价值和风险之间产生了更加稳健和平衡的权衡。
The open-pit mine scheduling problem (OPMSP) is a complex, computationally expensive process in long-term mine planning, constrained by operational and geological dependencies. Traditional deterministic approaches often ignore geological uncertainty, leading to suboptimal and potentially infeasible production schedules. Chance constraints allow modeling of stochastic components by ensuring probabilistic constraints are satisfied with high probability. This paper presents a bi-objective formulati...