A multiple objective transportation problem approach to dynamic truck dispatching in surface mines

Afrapoli, Ali Moradi; Tabesh, Mohammad; Askari–Nasab, Hooman

doi:10.1016/j.ejor.2019.01.008

Cited by 63 publications

(26 citation statements)

References 20 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Có nhiều nghiên cứu về việc tối ưu hóa đa mục tiêu chi phí vận chuyển và thời gian vận chuyển như [17][18][19]. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây vẫn còn nhiều hạn chế như các giả định và môi trường làm việc không thực tế, thiếu ràng buộc chặt chẽ, thời gian tính toán quá dài [20], sau đó có những cải tiến khá hiệu quả trong cách tiếp cận mục tiêu và đưa ra các phương pháp mới hiệu quả hơn [21,22].…”

Section: Giới Thiệuunclassified

Phát triển thuật toán chó rừng vằn hông để tối ưu hóa quá trình vận chuyển và giảm ô nhiễm khí thải CO2 trong công nghiệp và dân dụng

Sơn¹,

Khôi²

2021

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

Quá trình điều phối hoạt động cung cấp hàng hóa để đạt yêu cầu và hiệu quả là một yêu cầu khó trong quản lý chuỗi cung ứng. Những sự thay đổi liên tục trong quá trình vận chuyển và yêu cầu cao về lượng khí thải ra môi trường là những thách thức không nhỏ cho các nhà phân phối. Nghiên cứu phát triển một thuật toán mới, lấy cảm hứng từ quá trình săn mồi của loài chó rừng vằn hông (Side-striped jackal) để tạo ra thuật toán tìm kiếm hiệu quả hơn so với các thuật toán cũ. Nghiên cứu sử dụng dụng mô phỏng sự kiện rời rạc (DES) và đưa ra các sự cố giả định để giải quyết bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu với kì vọng chọn được phương án có tổng thời gian chờ và quãng đường di chuyển là tối ưu nhất. Kết quả được so sánh với các thuật toán cũ cho thấy tính nổi trội của thuật toán đề xuất khi đưa ra được các phương án kinh tế hơn và ít khí thải khí CO2 ra môi trường hơn. Nghiên cứu còn giải quyết được vấn đề thay đổi lộ trình đi khi xét đến các điều kiện thực tế. Qua đó, thuật toán mới giúp cho quá trình quản lý vận chuyển hàng hóa chủ động hơn và giảm thiểu phát sinh chi phí khi có những điều kiện bất lợi không mong muốn xảy ra. Từ khóa: tối ưu hóa chó rừng vằn hông; SSJ; hiệu ứng nhà kính; tối ưu hóa quá trình vận chuyển; thuật toán tối ưu bầy đàn.

show abstract

Section: Giới Thiệuunclassified

Phát triển thuật toán chó rừng vằn hông để tối ưu hóa quá trình vận chuyển và giảm ô nhiễm khí thải CO2 trong công nghiệp và dân dụng

Sơn¹,

Khôi²

2021

TCKHCNXD

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…location to other in mines either with larger trucks or optimum numbers of trucks (Choudhary, 2015) keeping in mind excavator productivity (Drygin et al, 2017), innovative mining equipment or optimised LHD machines (Pasch and Uludag, 2018;Bodziony et al, 2016;Tyulenev et al, 2017). Selection of dump machines (Bodziony et al, 2016), loader optimisation (Bodziony et al, 2016), equipment size evaluation and vehicle assignment are all have important role in an autonomous haulage system or road grade (Moradi Afrapoli et al, 2019;Torres et al, 2019;Yarmuch et al, 2019;Rio Tinto, 2014).…”

Section: Csr and Environmentmentioning

confidence: 99%

A review of factors affecting mining operation

Mishra¹,

Mohanty

2020

WJE

View full text Add to dashboard Cite

Purpose The purpose of this paper is to explore operation influencing factors of mining. To collect gaps of study and to form a thematic representation of principal influencing factors and their unique influencing factors. Design/methodology/approach Articles were collected from different sources from 1974 to 2019 consisting of research articles, technical papers, expert blogs, working papers and conference papers covering various disciplines from psychology, human resource, finance and economics to mining engineering. Mining operation influencing factors were noted down. Four massively deposed mines were visited to observe the sequence of mining process. The field experts were also consulted to identify factors influencing their respected industry. Gaps were observed while comparing with the reviewed articles and opinions of field experts. Finally, senior experts were consulted to identify unique factors from the final list prepared and a framework of seven thematic categories consisting of unique factors was formulated. Findings A total of 197 sub-factors were collected from literature review and 2 sub-factors from Indian Mining experts during field study. These 199 sub-factors were initially categorised as 48 factors and one more factor was collected from Indian field experts. Finally, these 49 factors were thematically represented as principal factors and termed as operation, marketing and management, human resource, finance, resource and utility, corporate affairs and corporate social responsibility and environment. Research limitations/implications This study can be very helpful in the direction of different qualitative and quantitative studies, as the factors and sub-factors groups are identified. Originality/value The paper fulfils an identified need to provide a holistic review for understanding and documenting principal factors, unique factors and sub-factors those influence mining operation, profitability or sustainability issues of mines.

show abstract

“…Until recently, several researchers applied stochastic simulation techniques to analyze optimal equipment combinations and design truck dispatch scenarios in both open-pit and underground mines [1,19,[21][22][23][24][25][26][27][28][29][30][31][32][33][34]. In these studies, truck cycle time data were statistically analyzed and a probability density function was selected using probability distribution models, such as Gaussian, triangular, Weibull, gamma, lognormal, exponential, Erlang, and uniform distribution models (Table 1).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…The ore production, equipment utilization rate, and equipment downtime corresponding to the truck-shovel combination were analyzed probabilistically [25]. In addition, the ore production was predicted based on the confidence level, using iterative stochastic simulation [30], and the prediction sensitivity was analyzed by alternating the probability distribution models of the truck cycle time data [32]. However, little attention has been paid to analyze and use the probability distribution derived from a large amount of truck cycle time data for stochastic simulations.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Stochastic Predictions of Ore Production in an Underground Limestone Mine Using Different Probability Density Functions: A Comparative Study Using Big Data from ICT System

2021

View full text Add to dashboard Cite

This study stochastically predicted ore production through discrete event simulation using four different probability density functions for truck travel times. An underground limestone mine was selected as the study area. The truck travel time was measured by analyzing the big data acquired from information and communications technology (ICT) systems in October 2018, and probability density functions (uniform, triangular, normal, and observed probability distribution of real data) were determined using statistical values. A discrete event simulation model for a truck haulage system was designed, and truck travel times were randomly generated using a Monte Carlo simulation. The ore production that stochastically predicted fifty times for each probability density function was analyzed and represented as a value of lower 10% (P10), 50% (P50), and 90% (P90). Ore production was underestimated when a uniform and triangular distribution was used, as the actual ore production was similar to that of P90. Conversely, the predicted ore production of P50 was relatively consistent with the actual ore production when using the normal and observed probability distribution of real data. The root mean squared error (RMSE) for predicting ore production for ten days in October 2018 was the lowest (24.9 ton/day) when using the observed probability distribution.

show abstract

A multiple objective transportation problem approach to dynamic truck dispatching in surface mines

Cited by 63 publications

References 20 publications

Phát triển thuật toán chó rừng vằn hông để tối ưu hóa quá trình vận chuyển và giảm ô nhiễm khí thải CO2 trong công nghiệp và dân dụng

Phát triển thuật toán chó rừng vằn hông để tối ưu hóa quá trình vận chuyển và giảm ô nhiễm khí thải CO2 trong công nghiệp và dân dụng

A review of factors affecting mining operation

Stochastic Predictions of Ore Production in an Underground Limestone Mine Using Different Probability Density Functions: A Comparative Study Using Big Data from ICT System

Contact Info

Product

Resources

About