Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Tradycyjne metody optymalizacji a nowoczesna heurystyka w wybranych zagadnieniach modelowania robót górniczych w kopalniach węgla kamiennego — Traditional methods of optimization vs modern heuristic in mining works modeling issues in hard coal mines / Edyta BRZYCHCZY // Gospodarka Surowcami Mineralnymi = Mineral Resources Management ; ISSN 0860-0953. — 2008 — t. 24 z. 2/1, s. 43–58. — Bibliogr. s. 57, Streszcz., Abstr.
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 39999 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2008-08-07 |
| Rok publikacji | 2008 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Czasopismo/seria | Gospodarka Surowcami Mineralnymi - Mineral Resources Management |
Abstract
Main issue displayed in the paper is the review of optimization methods according to formulated research problem such as planning of exploitation works in hard coal mining enterprise. It have to be stated that at the present time in polish hard coal mining, scope of the planning process is limited. Geometric parameters of longwall paneIs and its sequence of exploitation are rather determined in accepted long-term plans. So the main possibility is to analyze equipment for planned mining works. In presented article Author provided model of analyzed problem: assumed representation, aim and evaluation function. Take into consideration number of equations which are need to derive a formula of evaluation function, there were shortly presented main dependences between function component elements and assumed representation as well as simplified calculation procedure. Because of the problem complexity and time-consuming calculations Author undertook studies on search an effective optimization method to solve displayed research problem. In the article advantages and disadvantages of selected, cIassic optimization methods as well as evolutionary approach were described. Classic methods were divided into: algorithms which estimate only complete solutions and algorithms for estimation of partial solutions (non complete solutions of original problem) or approximated solution (complete solution of reduced problem). In the article exhaustive search, local search and linear programming were presented as well as some greedy algorithms: dynamic programming, A * algorithm, divide and rule algorithm and divide and bound method. Simulated annealing and tabu search were presented also. As modern approach to search space of solutions evolutionary algorithms were described. Following the paper a few characteristic of evolutionary algorithms were presented which make this approach more applicable to considered problem than classic approach.
Streszczenie
W artykule przedstawiono efekty poszukiwań odpowiedniej metody optymalizacji dla postawionego probIemu badawczego. Rozważanym zagadnieniem z zakresu modelowania robót górniczych jest planowanie robót eksploatacyjnych w wielozakładowym przedsiębiorstwie górniczym. Należy zauważyć, że w warunkach obecnie funkcjonujących przedsiębiorstw, zakres tego planowania dotyczy możliwości wyposażenia planowanych robót, ponieważ parametry geometryczne pól ścianowych jak i kolejność ich wybierania są znacznie wyprzedzająco zapisywane i akceptowane w sporządzanych planach techniczno-ekonomicznych. Istota podjętego problemu oraz jego złożoność obliczeniowa wymagały poszukiwań efektywnej metody optymalizacji na zbiorze wieIu możliwych rozwiązań. W artykule przedstawiono uproszczony model analizowanego zagadnienia: przyjętą reprezentację, cel oraz przykładową funkcję oceny rozwiązań. Z uwagi na objętość wzorów dla wyprowadzenia postaci funkcji oceny krótko przedstawiono najważniejsze zależności pomiędzy elementami składowymi funkcji a wartością postępu zawartą w reprezentacji problemu oraz, w pewnym uproszczeniu, tok generowania rozwiązania. W dalszej części publikacji przedstawiono charakterystykę wybranych klasycznych metod optymalizacji, które podzielono na algorytmy, oceniające tylko pełne rozwiązania oraz algorytmy, które wymagają oceny rozwiązań częściowo skonstruowanych (niepełne rozwiązania pierwotnego problemu) lub przybliżonych (pełne rozwiązanie zredukowanego problemu). Wskazano ich zalety i wady oraz odniesienie ich do sformułowanego problemu badawczego. Omówiono również podejście ewolucyjne, które umożliwia intensyfikację poszukiwań przestrzeni rozwiązań i tworzenie efektywnych heurystyk. Zaprezentowano kilka właściwości, które przemawiają za wykorzystywaniem algorytmów ewolucyjnych do rozwiązywania złożonych zagadnień, w tym również do przedstawionego w artykule przez autorkę.
