露天开采设备的投资和运营成本随着矿山规模的不断扩大而逐渐增加，在目前卡车调度系统还未完善的情况下，实现车铲的最优配比并进行合理的运输调度优化对于提高设备作业效率和增大矿山经济效益有着重要意义。论文围绕提高采运装备效率和矿石质量两个主题进行阐述：首先基于生产过程的随机性确定车铲最优配比；其次结合多目标优化理论构建多目标运输调度优化模型；最后利用多目标遗传算法获得多约束条件下的调度计划。调度结果表明，该优化方法可以有效地保证设备利用率和矿石品位要求，提高企业利润。
主要内容及成果如下：
（1）为确定车铲最优配比，首先运用排队理论描述矿山的多级作业过程，引入扩展求和算法（Extended Summation Algorithm，ESUM）求解闭合排队网络中各级服务系统的排队指标，并基于等待制排队模型与混合制排队模型之间的差异，改善了ESUM前期误差较大的缺陷。然后以卡车等待时间最少且满足平均班产量约束，确定最佳的车铲配比。
（2）针对铲车利用率过低的问题，通过将铲车空闲时间作为调度优化的目标，并结合减少运输成本和提高矿石质量方面的优化目的，根据矿山生产条件和需求建立以铲车空闲时间、卡车运输距离和矿石品位偏差为优化目标的露天矿运输调度模型。构建的多目标优化模型在得到优化目标结果的同时还可以形象地展示出铲车在调度中的状态信息，能够为后续的实时调度奠定基础，使露天矿运输调度结果可操作性更强。
（3）根据多目标模型的特点，以MATLAB为平台编写了NSGA-II算法求解。利用多目标测试函数和矿山模拟实例进行验证，模拟优化结果验证了程序的准确性和所建多目标优化模型的合理性。
（4）基于某金属露天矿的实际情况，首先利用改进的ESUM算法计算每个铲矿点所需的最优卡车数量，其次根据某班次的基础数据利用构建的多目标运输调度模型和NSGA-II算法对该露天矿进行优化调度模拟，得到不同侧重目标下的最优解集，最后给出各方案对应的具体运输调度方案和车流分配计划。应用结果表明此种优化方法在确保设备利用率和矿石品位的前提下，还可以提供多种选择方案，能够满足矿山不同时期的生产需求。

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