Long Term Open Pit Planning by Ant Colony Optimization

Die Aufgabenstellung einer langfristigen Planung von Festgesteinstagebauen mit diskontinuierlicher Gewinnung ist eine große kombinatorische Herausforderung, die nicht durch mathematische Programmierung in angemessener Zeit gelöst werden kann. Diese Dissertation stellt einen neuentwickelten metaheuristischen Algorithmus vor, der auf den Theorien des Ameisenalgorithmus (Ant Colony Optimization,ACO) basiert. Darüber hinaus wird die Anwendung des entwickelten Modells anhand einer langfristigen Planung eines zwei dimensionalen hypothetischen Block Modells untersuchtverifiziert. ACO beschreibt das natürliche Verhalten von Ameisen beider Futtersuche,das die kürzeste Strecke zwischen Kolonie und Nahrungsquelle zum Ziel undbereits mehrfach erfolgreich zur Lösung anderer kombinatorischer Probleme beigetragen hat. In der Natur wird das Problem der optimalen Routenfindung mittels Pheromonen, die eine Nachricht von einer Ameise an die nächste übertragen, gelöst. Die Pheromone steuern die Wegfindung der Ameisen, so dass sie nicht nach dem Zufallsprinzip wandern, sondern den Pheromonspuren folgen.Mit der Zeit verdunsten die Pheromone von der Spur, die selten oder gar nicht mehr genutzt wird, währenddessen die Route mit der kürzesten Strecke erhalten bleibt. Um mit der ACO Theorie eine langfristige Planung eines Festgesteins tagebaus zu simulieren, wird die Anzahl der Pheromonspuren jedes Blocks mit der Anzahl der Planungsperioden gleichgesetzt. Die Pheromonspuren, die einem Block zugeordnet werden können, stellen die maximale Abbauteufe einer jeden Blockspalte pro Abbauperiode dar…