Determining an optimum long term production schedule is an important part of the planning process of any open pit mine; however, the associated optimization problem is demanding and hard to deal with, as it involves large datasets and multiple hard and soft constraints which makes it a large combinatorial optimization problem. In this paper a procedure has been proposed to apply a relatively new and computationally less expensive metaheuristic technique known as particle swarm optimization (PSO) algorithm to this computationally challenging problem of the open pit mines. The performance of different variants of the PSO algorithm has been studied and the results are presented.
Paper describes a new metaheuristic algorithm which has been developed based on the Ant Colony Optimisation (ACO) and its efficiency have been discussed. To apply the ACO process on mine planning problem, a series of variables are considered for each block as the pheromone trails that represent the desirability of the block for being the deepest point of the mine in that column for the given mining period. During implementation several mine schedules are constructed in each iteration. Then the pheromone values of all blocks are reduced to a certain percentage and additionally the pheromone value of those blocks that are used in defining the constructed schedules are increased according to the quality of the generated solutions. By repeated iterations, the pheromone values of those blocks that define the shape of the optimum solution are increased whereas those of the others have been significantly evaporated.Keywords: open pit optimization, production planning, ant colony optimization, metaheuristcs W artykule zaprezentowano nowy meta-heurystyczny algorytm oparty na zasadach optymalizacji mrowiska i zbadano jego skuteczność w zastosowaniach do planowania wydobycia w kopalniach. Uwzględ-niono szereg zmiennych w każdym bloku schematu i przeanalizowano "ślady feromonów" które przedstawiają "dążność" poszczególnych bloków w danej kolumnie do stania się najgłębszym punktem kopalni w trakcie określonego okresu prowadzenia prac wydobywczych. W ramach kolejnych iteracji generuje się kilka harmonogramów prowadzenia wydobycia. Następnie wartości poziomu feromonów przypisane do kolejnych bloków redukowane są do wielkości wyrażonych w procentach a wartości poziomu feromonów przypisane do bloków wykorzystywanych do wygenerowania danego harmonogramu zostają powiększone, zgodnie z wymogami odnośnie jakości uzyskanych rozwiązań. Drogą kolejnych iteracji, wartości poziomu feromonów przypisane do bloków generujących rozwiązania optymalne zostają powiększane podczas gdy wartości przypisane do bloków pozostałych zostają odpowiednio pomniejszone.Słowa kluczowe: optymalizacja kopalń odkrywkowych, planowanie produkcji, optymalizacja metodą kolonii mrówek, metaheurystyka
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.