权利要求
1.数据驱动下的多目标露天矿卡路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，根据矿山生产需求及指标，结合运输成本与运输效率间的权衡关系，以运输总距离最短、时间损失惩罚成本最小为目标，构建多目标露天矿卡路径优化模型； 步骤2，使用至少包括矿卡编号、位置高程、矿卡速度、行驶时间与距离在内的露天矿实际生产数据集训练，为寻优个体即车队矿卡路线方案集合建立随机森林代理辅助模型，模型预测值即为所述优化模型的目标值； 步骤3，围绕多目标露天矿卡路径优化模型特性，对多目标蚁群求解算法进行改进； 步骤4，采用数据驱动下的随机森林辅助优化算法对多目标露天矿卡路径优化模型进行求解。2.根据权利要求1所述数据驱动下的多目标露天矿卡路径优化方法，其特征在于，所述步骤1中多目标露天矿卡路径优化模型表示为如下公式： (1)运输总距离最短目标： 其中，F 1表示矿卡运输成本，R为所派出矿卡的总数，M为矿石装载点的集合，N为矿石卸载点的集合，c 1表示线路中的单位运输成本，d ij表示矿区路网中节点i到j之间的路线长度，x ijr为0-1变量，当x ijr＝1时，代表第r辆矿卡从第i个装载点行驶到了第j个卸载点，i∈{1,2,…,M}，j∈{1,2,…,N}，r∈{1,2,…,R}； (2)时间损失惩罚成本最小目标： 其中，F 2代表各装载点、卸载点时间损失成本之和， 代表矿卡到达第i个装载点的时间，即表示在该装载点的起始时间， 为第i个装载点的时间窗要求， 代表早于 时刻到达的单位惩罚费用， 为晚于 时刻到达的单位惩罚费用； 代表矿卡到达第j个卸载点的时间，即表示在该卸载点的起始时间， 为第j个卸载点的时间窗要求， 代表早于 时刻到达的单位惩罚费用， 为晚于 时刻到达的单位惩罚费用； (3)矿卡载重约束： 其中，g j代表在单次运输中第r辆矿卡在第j个卸载点提供的矿石重量，W r表示第r辆矿卡的最大载重量； (4)运送时间限制
声明：
“数据驱动下的多目标露天矿卡路径优化方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：西安建筑科技大学
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2025年05月23日 ~ 25日 
