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基于满意度模型的采场结构参数多目标综合优化研究
基于满意度模型的采场结构参数多目标综合优化研究
摘要
随着采矿技术的不断发展，矿山采场的结构参数优化对于提高采矿效率和经济效益至关重要。本文提出了一种基于满意度模型的采场结构参数多目标综合优化方法。首先，我们以采场的效率和安全性为优化目标，引入满意度模型来评估采场设计方案。然后，通过设计合适的优化算法，对采场结构参数进行多目标优化。最后，通过实际矿山的应用实例，验证了该方法的优势和可行性。
关键词：满意度模型；采场结构参数；多目标优化
1.引言
矿山采场的结构参数对于矿石的开采效率和经济效益具有重要影响。然而，传统的优化方法往往只考虑单一的优化目标，难以兼顾采场的效率和安全性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于满意度模型的多目标优化方法，以实现采场结构参数的综合优化。
2.满意度模型
满意度模型是一种基于主观评价的优化方法，可以将多个目标统一为满意度指标。在采场设计中，我们可以通过采集和整理相关数据，建立满意度函数，对采场方案进行评估。满意度模型的优势在于能够将不同目标之间的权重关系纳入考虑，并能够通过用户反馈进行实时调整。
3.多目标综合优化算法
为了实现采场结构参数的多目标综合优化，我们需要设计合适的优化算法。本文采用了遗传算法作为优化算法的基础，并结合改进的NSGA-II算法，实现了对采场结构参数的多目标优化。通过遗传算法的交叉、变异和选择操作，产生新的采场设计方案，并通过NSGA-II算法进行优胜劣汰，逐步筛选出最优的解。
4.实例验证
本文选择了某矿山的采场设计作为实例验证对象。首先，我们根据矿山的具体情况，确定了多个评价指标，包括开采效率、矿石回收率和工作面安全等。然后，通过采集和整理相关数据，建立了满意度函数，并确定了不同目标的权重关系。最后，我们使用设计的优化算法对采场结构参数进行优化，并与传统方法进行对比和验证。
5.结论
本文提出了一种基于满意度模型的采场结构参数多目标综合优化方法，并进行了实例验证。结果表明，该方法能够有效地综合考虑采场的效率和安全性，优化采场结构参数，并取得较好的优化效果。未来的研究可以进一步拓展该方法的应用范围，提高优化效率和精度。
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以上是一份关于基于满意度模型的采场结构参数多目标综合优化研究的论文摘要。全文将进一步展开对满意度模型的解释、多目标综合优化算法的介绍以及实例验证的详细叙述。