权利要求
1.基于高维多目标进化算法的露天矿卡车多目标调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，根据露天矿实际生产调度建立主要指标体系；
步骤2，以运输成本最小、运输距离最短以及等待时间最小为目标，构建金属露天矿多目标调度模型；
步骤3，对NSGA-Ⅲ算法进行改进，得到基于距离支配关系的NSGA-Ⅲ算法；
步骤4，采用改进的算法对金属露天矿多目标调度模型进行求解。
2.根据权利要求1所述基于高维多目标进化算法的露天矿卡车多目标调度优化方法，其特征在于，所述步骤1中，首先获取露天矿的运输路网数据，包括各路段的距离及通行能力；其次，通过调取以往的实际生产数据获取矿山实际生产中装、卸载点的产量要求，实际的装、卸载所耗费的时间，最后，通过对原始的实际数据进行分析，得出空载状态及重载状态下的单位成本，以及日常维护的费用。
3.根据权利要求1所述基于高维多目标进化算法的露天矿卡车多目标调度优化方法，其特征在于，所述金属露天矿多目标调度模型如下：
F(X)＝Minimize(f1(X),f2(X),f3(X))
其中：
minf1(X)表示运输成本最小化，minf2(X)表示运输距离最小化，minf3(X)表示等待时间最小化，h表示回路个数，r＝1,2...,h，xrij表示回路r中从装载点i到卸载点j的重载运输次数，dij表示装载点i到卸载点j的距离，C1表示卡车重载运行状态下单位成本，yrji表示回路r中从卸载点j到装载点i的重载运输次数，C2表示卡车空载运行状态下单位成本，Kr表示第r个回路上卡车数量，T0表示班次时间，C3表示班次时间内卡车维修费用，Tz表示装载时间。
4.根据权利要求3所述基于高维多目标进化算法的露天矿卡车多目标调度优化方法，其特征在于，所述金属露天矿多目标调度模型还包括如下约束条件：
其中，约束条件(4)表示出矿点最小生产任务要求；约束条件(5)表示出矿点最大生产能力；约束条件(6)表示受矿点最小任务量要求；约束条件(7)表示受矿点最大生产能力；约束条件(8)表示卸载点矿石品位应该在允许范围内；约束条件(9)
声明：
“基于高维多目标进化算法的露天矿卡车多目标调度优化方法” 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 
