基于Multi-agent技术的露天矿山生产调度系统的优化实现

针对动态变化、复杂非线性的露天矿山生产调度系统引入多智能体技术进行建模优化,将系统分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent以及破碎Agent五个单智能体。在任务Agent中给出矿山的矿石需求量,运用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）和遗传算法（GA）对爆破Agent进行建模优化;破碎Agent根据破碎能力以及破碎需求量对运输Agent进行约束,引入自适应变异程序改进粒子群算法(PSO)对运输Agent进行优化;生产调度Agent协调处理矿石需求量与各生产工艺Agent生产能力之间的矛盾,运用MATLAB软件对模型进行模拟实现。以某露天矿山为例构建露天矿山生产调度系统,建模优化结果表明该方法可行。