矿业研究与开发

北大核心,CA,WJCI

国内刊号:43-1215/TD

国际刊号:1005-2763

矿业研究与开发杂志2026年第1期:基于蚁群优化算法的动态规划改进及大型露天矿山高效采剥规划

发布日期:

作者:吕玉琪,王孝东,黄雪林,向弘,滕英超

关键词:大型露天矿山;采剥规划优化;蚁群优化算法;动态规划;开采增量体动态排序

为提高大型露天矿山采剥规划的效率与精度,提出了一种融合蚁群优化(ACO)算法与动态规划(DP)的开采增量体动态排序方法(ACO-DP).结合 ACO 的分布式搜索机制,重构状态转移路径选择策略,显著降低计算复杂度.通过广东某露天采石场的实际应用,验证 ACO-DP方法在提升采剥规划效率、优化资源配置和提高经济效益方面的显著作用.结果表明,ACO-DP方法将采石场的规划时间从3000min缩短至6.45min,效率提升了99.8%,采剥比从0.39优化至0.124,降幅为68.2%,净现值从24499万元逐步增加到峰值25393万元.ACO-DP方法可集成至矿山数字孪生系统,支持实时动态调整与多目标协同优化,为“双碳”目标下的矿山智能规划提供了新思路.

来源:2026年第1期

《矿业研究与开发》期刊编辑部

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