CN104820898A - 采矿***的调度方法和*** - Google Patents
采矿***的调度方法和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN104820898A CN104820898A CN201510246144.XA CN201510246144A CN104820898A CN 104820898 A CN104820898 A CN 104820898A CN 201510246144 A CN201510246144 A CN 201510246144A CN 104820898 A CN104820898 A CN 104820898A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mine car
- stockyard
- digging machine
- multiple region
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种采矿***的调度方法和***,其中,该方法包括以下步骤:将采矿区域划分为多个区域;根据多个区域的预定的目标生产量分别获取多个区域内道路的车流量;根据多个区域内道路的车流量为多个区域分配矿车;获取多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量;根据多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。本发明实施例的采矿***的调度方法,节约了人力资源,提高了对矿车调度的精确度和效率,从而增加了经济效益,同时该方法易于实现。
Description
技术领域
本发明涉及车辆调度技术领域,特别涉及一种采矿***的调度方法和***。
背景技术
在大型的采矿***中,对矿车进行人工调度过于繁琐且效率很低。在信息化发达的今天,自动调度可以在节约运输资源的同时提高采矿效率,逐渐取代了人工调度。
一般的矿车自动调度算法,都仿照Dispatch算法。Dispatch***比较完善,但是***过于繁琐,实现起来很复杂,而且没有给出算法的具体实现方式和工作流程。Dispatch***有以下的缺点:
1)Dispatch算法中,首先对路径进行优化,找出每个挖机与每个堆场之间的最短路径,减少了运输路程带来的影响,但是由于对路径的监测是一个比较复杂的过程,需要考察矿山的地形地貌,进行边坡检测,投入成本较大,而且在有的采矿***中,随着采矿的进行地形地貌会发生变化,导致道路并不确定,都是司机凭经验进行操作,不方便对路径进行优化。
2)Dispatch算法对整个采矿***进行车流规划,由于矿山可能很大,这样就导致了以下缺点:
a)计算量庞大,求解复杂;
b)车流规划的复杂度随着挖机和堆场总数的增加,非线性快速增长;
d)矿车可能向与装载它的挖机距离很远的堆场运输矿产,这样因运输路程而造成的浪费比较严重,现实意义不大,不如考虑就近的挖机进行装载;
3)Dispatch***实时调度中,容易出现人为因素造成的误操作,如司机将矿车开到不匹配的堆场或挖机,人为因素误差较大。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此,本发明的一个目的在于提出一种采矿***的调度方法,能够节约人力资源,提高对矿车调度的精确度和效率,从而增加经济效益,同时该方法易于实现。
本发明的第二个目的在于提出一种采矿***的调度***。
根据本发明第一方面实施例的采矿***的调度方法,包括以下步骤:将采矿区域划分为多个区域;根据所述多个区域的预定的目标生产量分别获取所述多个区域内道路的车流量;根据所述多个区域内道路的车流量为所述多个区域分配矿车;获取所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量;根据所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。
本发明实施例的采矿***的调度方法,通过将采矿区域划分为多个区域,在每个区域内根据目标生产量和道路车流量分配矿车,并根据矿车被分配到挖机的等待时间和每个堆场的车流量状况对矿车进行实时调度。与相关技术相比,在符合实际采矿区域限制条件的基础上忽略了最短路径算法,避免了检测采矿区域地形地貌的复杂过程,同时减少了投入成本;对整个采矿区域进行区域划分,使得在每个区域内对于矿车分配的计算更加简单,也避免了因挖机和堆场距离太远而造成的路程损失;按照比例初始分配矿车,提出了一种有效的派车方案,同时使得总体的采矿效率更加平均;实时调度保证每辆车每个时刻都有一个优化后的调度方案,提高了效率,同时满足了产量要求。
另外,根据本发明上述实施例的采矿***的调度方法,还可以具有如下附加的技术特征:
所述的采矿***的调度方法还包括:对所述多个区域内的堆场和矿车分别进行编号;当矿车被调度到堆场时,对所述矿车和所述堆场进行土/贫矿/富矿匹配;如果匹配通过,则进一步对所述矿车和所述堆场的编号进行匹配;如果匹配通过,则控制所述矿车进行卸载。
所述的采矿***的调度方法还包括:对所述多个区域内的挖机和矿车分别进行编号;当矿车被调度到挖机时,对所述矿车和所述挖机的编号进行匹配;如果匹配通过,则控制所述矿车进行装载。
所述分别获取所述多个区域内道路的车流量包括:分别根据所述多个区域的预定的目标生产量构建所述多个区域的车辆规划目标函数;根据所述多个区域内堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度、矿车的总运输时间分别对所述多个区域的车辆规划目标函数进行求解,以分别获取所述多个区域内道路的车流量。
所述实时调度包括空运调度和重运调度。
对每个区域内的矿车进行空运调度具体包括:根据每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间构建等待时间最小化目标函数;根据每个矿车的供产量和每个挖机的需车量对所述等待时间最小化目标函数进行求解,以获取矿车到挖机的调度策略。
对每个区域内的矿车进行重运调度具体包括:根据每个堆场的计划车流量和已完成车流量构建重运调度优化函数;对所述重运调度优化函数进行求解,以获取矿车到场堆的调度策略。
所述根据所述多个区域内道路的车流量为所述多个区域分配矿车具体包括:分别计算所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值;按照所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值为所述多个区域分配矿车。
根据本发明第二方面实施例的采矿***的调度***,包括:区域划分模块,用于将采矿区域划分为多个区域;第一获取模块,用于根据所述多个区域的预定的目标生产量分别获取所述多个区域内道路的车流量;分配模块,用于根据所述多个区域内道路的车流量为所述多个区域分配矿车;第二获取模块,用于获取所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量;调度模块,用于根据所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。
本发明实施例的采矿***的调度方法,通过将采矿区域划分为多个区域,在每个区域内根据目标生产量和道路车流量分配矿车,并根据矿车被分配到挖机的等待时间和每个堆场的车流量状况对矿车进行实时调度。与相关技术相比,在符合实际采矿区域限制条件的基础上忽略了最短路径算法,避免了检测采矿区域地形地貌的复杂过程,同时减少了投入成本;对整个采矿区域进行区域划分,使得在每个区域内对于矿车分配的计算更加简单,也避免了因挖机和堆场距离太远而造成的路程损失;按照比例初始分配矿车,提出了一种有效的派车方案,同时使得总体的采矿效率更加平均;实时调度保证每辆车每个时刻都有一个优化后的调度方案,提高了效率,同时满足了产量要求。
另外,根据本发明上述实施例的采矿***的调度***,还可以具有如下附加的技术特征:
所述的采矿***的调度***还包括:编号模块,用于对所述多个区域内的堆场、挖机和矿车分别进行编号;矿石匹配模块,用于当矿车被调度到堆场时,对所述矿车和所述堆场进行土/贫矿/富矿匹配;堆场匹配模块,用于如果对所述矿车和所述堆场的土/贫矿/富矿匹配通过,则进一步对所述矿车和所述堆场的编号进行匹配;卸载模块,用于如果对所述矿车和所述堆场的编号的匹配通过,则控制所述矿车进行卸载。
所述的采矿***的调度***还包括:挖机匹配模块,用于当矿车被调度到挖机时,对所述矿车和所述挖机的编号进行匹配;装载模块,用于如果对所述矿车和所述挖机的编号的匹配通过,则控制所述矿车进行装载。
所述第一获取模块具体用于:分别根据所述多个区域的预定的目标生产量构建所述多个区域的车辆规划目标函数;根据所述多个区域内堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度、矿车的总运输时间分别对所述多个区域的车辆规划目标函数进行求解,以分别获取所述多个区域内道路的车流量。
所述实时调度包括空运调度和重运调度。
对每个区域内的矿车进行空运调度具体包括:根据每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间构建等待时间最小化目标函数;根据每个矿车的供产量和每个挖机的需车量对所述等待时间最小化目标函数进行求解,以获取矿车到挖机的调度策略。
对每个区域内的矿车进行重运调度具体包括:根据每个堆场的计划车流量和已完成车流量构建重运调度优化函数;对所述重运调度优化函数进行求解,以获取矿车到场堆的调度策略。
所述分配模块具体用于:分别计算所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值;按照所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值为所述多个区域分配矿车。
附图说明
图1为根据本发明一个实施例的采矿***的结构示意图;
图2为根据本发明一个实施例的采矿***的调度方法的流程图;
图3为根据本发明另一个实施例的采矿***的调度方法的流程图;
图4为根据本发明一个实施例的采矿***的调度***的结构框图;
图5为根据本发明另一个实施例的采矿***的调度***的结构框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
图1为根据本发明一个实施例的采矿***的结构示意图。
如图1所示,在本发明实施例的一个实施例中,采矿***主要包括挖机、矿车和堆场。
其中,挖机位于矿山处,用于在矿山处对矿产进行挖掘,并把矿石或土装载在矿车上,其中,可由控矿员对富矿、贫矿和土进行区分后,由挖机装载至矿车;矿车用于运输,把从挖机处装载的土或者矿卸载到相应堆场,同时接收控矿员、挖机和堆场传来的信息;堆场即卸载点,分为土堆场、贫矿堆场和富矿堆场,矿车在堆场进行卸载。
在本发明的实施例中,可对挖机、矿车以及堆场进行编号,并在采矿***的调度过程中,在矿车装载前,对矿车和挖机的编号进行匹配,并在匹配通过后进行装载,在矿车卸载前,对矿车和堆场进行土/贫矿/富矿匹配以及编号匹配,并在匹配通过后进行卸载,从而能够降低因矿车司机开到不匹配的堆场或挖机等因素导致的误差。
图2为根据本发明一个实施例的采矿***的调度方法的流程图。
如图2所示,本发明实施例的采矿***的调度方法,包括以下步骤:
S101,将采矿区域划分为多个区域。
具体地,根据采矿区域的配置(如矿山的面积等)和相应的约束条件(如挖机或堆场的分布情况)将其划分为多个区域,将相距较近的挖机和堆场划分到同一区域。
举例而言,如果矿山总面积10000平方米,那么可以每1000平方米为一个区域,共划分成10个区域,再按照矿山中挖机和堆场的分布情况对矿山的区域进行调整,比如在某个区域边缘分布的挖机和堆场如果距离另一个区域中心更近,那么可以将该挖机和堆场调整划分到另一个区域。最后使得每个区域内的挖机和堆场分布相对集中,距离相对更近。这样就可以形成每个区域内的一个路程图,便于在每一个区域内实行调度过程。与相关技术相比,把复杂的采矿区域划分为多个区域来处理,简化了调度过程中的测量与计算,同时避免因将挖机处的矿产卸载到远距离的堆场而增加运输成本。
S102,根据多个区域的预定的目标生产量分别获取多个区域内道路的车流量。
在本发明的一个实施例中,分别获取多个区域内道路的车流量具体包括:
首先,分别根据多个区域的预定的目标生产量构建多个区域的车辆规划目标函数。具体地,可按照在满足预定的目标生产量的前提下使总运量最小,即运输成本最小的原则构建每个区域的车辆规划目标函数。
其中,对于每个区域来说,车辆规划目标函数为:
其中,Q表示该区域的预定的目标生产量,为常量;T表示车辆运载吨数,为常量;n表示挖机的总数,为常量;k表示矿石堆场数,为常量;l表示土堆场数,为常量;Xij表示矿车从挖机i运到堆场j卸矿石的趟数,为计算量;Yij表示矿车从挖机i运到堆场j卸土的趟数,为计算量;Lij表示挖机i和堆场j之间的距离,为常量,可根据该区域的路程图得到。
然后,根据该区域内堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度、矿车的总运输时间分别对多个区域的车辆规划目标函数进行求解,以分别获取多个区域内道路的车流量。
在本发明的一个实施例中,上述车辆规划目标函数(1)中的计算量需使堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度和矿车的总运输时间等分别满足以下条件,因此可将以下条件作为上述车辆规划目标函数(1)的约束条件,并对上述车辆规划目标函数(1)进行求解。
更具体地,该区域中每个堆场的产量应满足以下条件:
其中,fj为堆场j在一个班次内的产量,为常量。
该区域中挖机饱和度应满足以下条件:
其中,Bc为挖机饱和度,指挖机在一个班次内所能服务的最多车辆数。为一常量,h为一个班次时间,t1为挖机装货所需时间,即挖机h小时一直持续工作也最多只能装Bc辆车。
该区域中堆场饱和度应满足以下条件:
其中,Bx为堆场饱和度,指堆场在一个班次内所能卸货的最多车辆数。为一定值,即一个班次h个小时内自从第一辆车开始卸货之后一直有车在该堆场卸货。其中t2为矿车在堆场卸货所需时间。
该区域中矿车的总运输时间应满足以下条件:
其中,S为矿车数量,Tij为矿车从挖机i装货并返回堆场j卸货,然后返回挖机i这样一个周期的所需时间,假设空载与重载的速度都是v。矿车的总运输时间要不大于一个班次8个小时的限制,式(7)表示所有矿车的运输总时间不大于S×8小时。
此外,除满足上述约束条件,可以理解的是,在车辆规划的目标函数中,每条线路上的运输次数为非负整数,即矿车从挖机i运到堆场j卸矿石的趟数Xij和矿车从挖机i运到堆场j卸土的趟数Yij应满足以下条件:
Xij,Yij∈{0,1,2,......} (8)
由此,可在上述约束条件下计算每个区域的车辆规划目标函数的最优解,得到计算量Xij和Yij的最优解,从而可获得在满足每个区域的预定的目标生产量的前提下得到总运输量最小时所需的矿车从挖机i运到堆场j卸矿石的趟数以及矿车从挖机i运到堆场j卸土的趟数,即每个区域内道路的车流量。
S103,根据多个区域内道路的车流量为多个区域分配矿车。
具体地,可分别计算多个区域内道路的车流量占总车流量的比值,按照多个区域内道路的车流量占总车流量的比值为多个区域分配矿车。以此保证每个区域内的采矿效率尽可能地平均,从而使采矿***中总体的挖矿速率趋于平稳。举例来说,如果矿山被划分成3个区域,各区域内道路的车流量分别为30趟、60趟和90趟,则3个区域的车流量占总车流量的比值为1:2:3,则分配给3个区域的矿车数的比例也对应为1:2:3,即如果有24辆车,则3个区域分别分配4辆、8辆和12辆。
S104,获取多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量。
其中,上述等待时间可以是挖机等待矿车的时间或者矿车等待挖机的时间。该等待时间可由式(9)描述:
QTik=tsi(Ni+ni)-(tk+dj+tj+tij) (9)
式(9)中,QTik为当矿车k分配给挖机i时所需的等待时间;tsi为挖机i装车时间平均值;Ni为在挖机i的矿车数;ni为行驶在去挖机i途中的矿车数;tk为矿车k到达堆场预期的行走时间,其中,已在堆场的矿车tk=0;dj为矿车在堆场j处预期的等待时间,其中,正在卸载的矿车dj=0;tj为矿车在堆场j的平均卸车时间;tij为矿车从堆场j到挖机i预计的行走时间。
式(9)中,当QTik>0时,表示矿车k需要等待挖机i;当QTik<0时,表示挖机i需要等待矿车k的时间。
S105,根据多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。
在本发明的一个实施例中,实时调度可包括空运调度和重运调度。其中,空运调度为未装载的矿车被分配到挖机的调度过程,重运调度为在挖机处完成装载的矿车被分配到堆场的调度过程。
在本发明的一个实施例中,对每个区域内的矿车进行空运调度可具体包括:
首先,根据每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间构建等待时间最小化目标函数,具体地,可按照满足每个区域内矿车分配给各个挖机所需的总的等待时间最少的原则构建等待时间最小化目标函数。其中,等待时间最小化目标函数为:
其中,DT为每个矿车被分配到各个挖机总的等待时间;Xik为矿车k分配给挖机i的标识,若矿车k分配给挖机i时,Xik=1,否则Xik=0;l为可供矿车数;n为需要矿车的挖机数。
由于式(10)中当QTik>0时,表示矿车k需要等待挖机i;当QTik<0时,表示挖机i需要等待矿车k的时间,因此在式(10)中,对QTik取绝对值,用以表示矿车k分配给挖机i时所需的等待时间。
在本发明的一个实施例中,式(10)还应满足以下条件:
Xik≥0 (13)
其中,Sk为矿车k的供产量,Sk=1;Di为挖机i的需求量,即挖机i当前的所需矿车数。
然后,在上述约束条件下,根据每个矿车的供产量和每个挖机的需车量对等待时间最小化目标函数进行求解,以获取矿车到挖机的调度策略。由此可得到在等待时间尽可能地小时矿车到挖机的分配方案。
在本发明的一个实施例中,对每个区域内的矿车进行重运调度可具体包括:
首先,根据每个堆场的计划车流量和已完成车流量构建重运调度优化函数,具体地,可按照开往已经完成的车流量占计划车流量比例最小的堆场进行卸载的原则构建重运调度优化函数。
其中,重运调度优化函数为:
其中,j*为重车(已装载土或矿石的矿车)被派往的堆场号;j为堆场编号;pj为堆场优先级(没有特殊要求都取1);nx为堆场数;qxj为j号堆场本班计划车流总趟数;qx’j为j号堆场本班已完成车流总趟数;qcj为已发往j号堆场但未卸的车流总趟数,其中:
qtk为已发往j号堆场但未卸的k号车车流(取值为1)。
对重运调度优化函数即式(14)进行求解,以获取矿车到场堆的调度策略。由此可使矿车开往已经完成的车流量占计划车流量比例最小的堆场进行卸载,从而能尽快满足每个堆场的卸载要求,同时与车流量的规划相适应。
此外,堆场拒绝卸载时(如遇破碎站故障等),将该堆场的待卸矿车改派到其它最近的堆场卸载。
根据本发明实施例的采矿***的调度方法,通过将采矿区域划分为多个区域,在每个区域内根据目标生产量和道路车流量分配矿车,并根据矿车被分配到挖机的等待时间和每个堆场的车流量状况对矿车进行实时调度。与相关技术相比,在符合实际采矿区域限制条件的基础上忽略了最短路径算法,避免了检测采矿区域地形地貌的复杂过程,同时减少了投入成本;对整个采矿区域进行区域划分,使得在每个区域内对于矿车分配的计算更加简单,也避免了因挖机和堆场距离太远而造成的路程损失;按照比例初始分配矿车,提出了一种有效的派车方案,同时使得总体的采矿效率更加平均;实时调度保证每辆车每个时刻都有一个优化后的调度方案,提高了效率,同时满足了产量要求。
为进一步提高对矿车调度的精确度和效率,如图3所示,本发明实施例的采矿***的调度方法还可包括以下步骤:
S106,对多个区域内的堆场、挖机和矿车分别进行编号。
S107,当矿车被调度到挖机时,对矿车和挖机的编号进行匹配。
对矿车和挖机的编号进行匹配,可防止矿车开到错误的地方而浪费人力和物力。
S108,如果匹配通过,则控制矿车进行装载。
S109,当矿车被调度到堆场时,对矿车和堆场进行土/贫矿/富矿匹配。
在本发明的一个实施例中,对土/贫矿/富矿的区分可由控矿员完成,对矿车和堆场进行土/贫矿/富矿匹配可使土、矿以及各种矿石按品位进行分离,从而可快速地分类卸载。
S110,如果匹配通过,则进一步对矿车和堆场的编号进行匹配。
对矿车和堆场的编号进行匹配,可保证矿车开到正确的位置进行卸载。
S111,如果匹配通过,则控制所述矿车进行卸载。
由此,通过对矿车和挖机、矿车和堆场间的编号匹配和对土/贫矿/富矿的区分,避免了人为因素造成的错误,提高了可靠性,可快速、准确地对矿车进行调度。
为实现上述实施例,本发明还提出一种采矿***的调度***。
图4为根据本发明一个实施例的采矿***的调度***的结构框图。
如图4所示,本发明实施例的采矿***的调度***包括:区域划分模块10、第一获取模块20、分配模块30、第二获取模块40和调度模块50。
其中,区域划分模块10用于将采矿区域划分为多个区域。
具体地,区域划分模块10根据采矿区域的配置(如矿山的面积等)和相应的约束条件(如挖机或堆场的分布情况)将其划分为多个区域,将相距较近的挖机和堆场划分到同一区域。
举例而言,如果矿山总面积10000平方米,那么可以每1000平方米为一个区域,共划分成10个区域,再按照矿山中挖机和堆场的分布情况对矿山的区域进行调整,比如在某个区域边缘分布的挖机和堆场如果距离另一个区域中心更近,那么可以将该挖机和堆场调整划分到另一个区域。最后使得每个区域内的挖机和堆场分布相对集中,距离相对更近。这样就可以形成每个区域内的一个路程图,便于在每一个区域内实行调度过程。与相关技术相比,把复杂的采矿区域划分为多个区域来处理,简化了调度过程中的测量与计算,同时避免因将挖机处的矿产卸载到远距离的堆场而增加运输成本。
第一获取模块20用于根据多个区域的预定的目标生产量分别获取多个区域内道路的车流量。
在本发明的一个实施例中,第一获取模块20具体用于:首先,分别根据多个区域的预定的目标生产量构建多个区域的车辆规划目标函数。然后,根据该区域内堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度、矿车的总运输时间分别对多个区域的车辆规划目标函数进行求解,以分别获取多个区域内道路的车流量。
更具体地,可按照在满足预定的目标生产量的前提下使总运量最小,即运输成本最小的原则构建每个区域的车辆规划目标函数。
其中,对于每个区域来说,车辆规划目标函数为:
其中,Q表示该区域的预定的目标生产量,为常量;T表示车辆运载吨数,为常量;n表示挖机的总数,为常量;k表示矿石堆场数,为常量;l表示土堆场数,为常量;Xij表示矿车从挖机i运到堆场j卸矿石的趟数,为计算量;Yij表示矿车从挖机i运到堆场j卸土的趟数,为计算量;Lij表示挖机i和堆场j之间的距离,为常量,可根据该区域的路程图得到。
在本发明的一个实施例中,上述车辆规划目标函数(1)中的计算量需使堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度和矿车的总运输时间等分别满足以下条件,因此可将以下条件作为上述车辆规划目标函数(1)的约束条件,并对上述车辆规划目标函数(1)进行求解。
更具体地,该区域中每个堆场的产量应满足以下条件:
其中,fj为堆场j在一个班次内的产量,为常量。
该区域中挖机饱和度应满足以下条件:
其中,Bc为挖机饱和度,指挖机在一个班次内所能服务的最多车辆数。为一常量,h为一个班次时间,t1为挖机装货所需时间,即挖机h小时一直持续工作也最多只能装Bc辆车。
该区域中堆场饱和度应满足以下条件:
其中,Bx为堆场饱和度,指堆场在一个班次内所能卸货的最多车辆数。为一定值,即一个班次h个小时内自从第一辆车开始卸货之后一直有车在该堆场卸货。其中t2为矿车在堆场卸货所需时间。
该区域中矿车的总运输时间应满足以下条件:
其中,S为矿车数量,Tij为矿车从挖机i装货并返回堆场j卸货,然后返回挖机i这样一个周期的所需时间,假设空载与重载的速度都是v。矿车的总运输时间要不大于一个班次8个小时的限制,式(7)表示所有矿车的运输总时间不大于S×8小时。
此外,除满足上述约束条件,可以理解的是,在车辆规划的目标函数中,每条线路上的运输次数为非负整数,即矿车从挖机i运到堆场j卸矿石的趟数Xij和矿车从挖机i运到堆场j卸土的趟数Yij应满足以下条件:
Xij,Yij∈{0,1,2,......} (8)
由此,可在上述约束条件下计算每个区域的车辆规划目标函数的最优解,得到计算量Xij和Yij的最优解,从而可获得在满足每个区域的预定的目标生产量的前提下得到总运输量最小时所需的矿车从挖机i运到堆场j卸矿石的趟数以及矿车从挖机i运到堆场j卸土的趟数,即每个区域内道路的车流量。
分配模块30用于根据多个区域内道路的车流量为多个区域分配矿车。
具体地,可分别计算多个区域内道路的车流量占总车流量的比值,按照多个区域内道路的车流量占总车流量的比值为多个区域分配矿车。以此保证每个区域内的采矿效率尽可能地平均,从而使采矿***中总体的挖矿速率趋于平稳。举例来说,如果矿山被划分成3个区域,各区域内道路的车流量分别为30趟、60趟和90趟,则3个区域的车流量占总车流量的比值为1:2:3,则分配给3个区域的矿车数的比例也对应为1:2:3,即如果有24辆车,则3个区域分别分配4辆、8辆和12辆。
第二获取模块40用于获取多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量。
其中,上述等待时间可以是挖机等待矿车的时间或者矿车等待挖机的时间。该等待时间可由式(9)描述:
QTik=tsi(Ni+ni)-(tk+dj+tj+tij) (9)
式(9)中,QTik为当矿车k分配给挖机i时所需的等待时间;tsi为挖机i装车时间平均值;Ni为在挖机i的矿车数;ni为行驶在去挖机i途中的矿车数;tk为矿车k到达堆场预期的行走时间,其中,已在堆场的矿车tk=0;dj为矿车在堆场j处预期的等待时间,其中,正在卸载的矿车dj=0;tj为矿车在堆场j的平均卸车时间;tij为矿车从堆场j到挖机i预计的行走时间。
式(9)中,当QTik>0时,表示矿车k需要等待挖机i;当QTik<0时,表示挖机i需要等待矿车k的时间。
调度模块50用于根据多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。
在本发明的一个实施例中,实时调度可包括空运调度和重运调度。其中,空运调度为未装载的矿车被分配到挖机的调度过程,重运调度为在挖机处完成装载的矿车被分配到堆场的调度过程。
在本发明的一个实施例中,对每个区域内的矿车进行空运调度可具体包括:
首先,根据每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间构建等待时间最小化目标函数,具体地,可按照满足每个区域内矿车分配给各个挖机所需的总的等待时间最少的原则构建等待时间最小化目标函数。其中,等待时间最小化目标函数为:
其中,DT为每个矿车被分配到各个挖机总的等待时间;Xik为矿车k分配给挖机i的标识,若矿车k分配给挖机i时,Xik=1,否则Xik=0;l为可供矿车数;n为需要矿车的挖机数。
由于式(10)中当QTik>0时,表示矿车k需要等待挖机i;当QTik<0时,表示挖机i需要等待矿车k的时间,因此在式(10)中,对QTik取绝对值,用以表示矿车k分配给挖机i时所需的等待时间。
在本发明的一个实施例中,式(10)还应满足以下条件:
Xik≥0 (13)
其中,Sk为矿车k的供产量,Sk=1;Di为挖机i的需求量,即挖机i当前的所需矿车数。
然后,在上述约束条件下,根据每个矿车的供产量和每个挖机的需车量对等待时间最小化目标函数进行求解,以获取矿车到挖机的调度策略。由此可得到在等待时间尽可能地小时矿车到挖机的分配方案。
在本发明的一个实施例中,对每个区域内的矿车进行重运调度可具体包括:
首先,根据每个堆场的计划车流量和已完成车流量构建重运调度优化函数,具体地,可按照开往已经完成的车流量占计划车流量比例最小的堆场进行卸载的原则构建重运调度优化函数。
其中,重运调度优化函数为:
其中,j*为重车(已装载土或矿石的矿车)被派往的堆场号;j为堆场编号;pj为堆场优先级(没有特殊要求都取1);nx为堆场数;qxj为j号堆场本班计划车流总趟数;qx’ j为j号堆场本班已完成车流总趟数;qcj为已发往j号堆场但未卸的车流总趟数,其中:
qtk为已发往j号堆场但未卸的k号车车流(取值为1)。
对重运调度优化函数即式(14)进行求解,以获取矿车到场堆的调度策略。由此可使矿车开往已经完成的车流量占计划车流量比例最小的堆场进行卸载,从而能尽快满足每个堆场的卸载要求,同时与车流量的规划相适应。
此外,堆场拒绝卸载时(如遇破碎站故障等),将该堆场的待卸矿车改派到其它最近的堆场卸载。
根据本发明实施例的采矿***的调度***,通过将采矿区域划分为多个区域,在每个区域内根据目标生产量和道路车流量分配矿车,并根据矿车被分配到挖机的等待时间和每个堆场的车流量状况对矿车进行实时调度。与相关技术相比,在符合实际采矿区域限制条件的基础上忽略了最短路径算法,避免了检测采矿区域地形地貌的复杂过程,同时减少了投入成本;对整个采矿区域进行区域划分,使得在每个区域内对于矿车分配的计算更加简单,也避免了因挖机和堆场距离太远而造成的路程损失;按照比例初始分配矿车,提出了一种有效的派车方案,同时使得总体的采矿效率更加平均;实时调度保证每辆车每个时刻都有一个优化后的调度方案,提高了效率,同时满足了产量要求。
为进一步提高对矿车调度的精确度和效率,如图5所示,本发明实施例的采矿***的调度***还可包括:编号模块60、矿石匹配模块70、堆场匹配模块80、卸载模块90、挖机匹配模块100和装载模块110。
其中,编号模块60用于对多个区域内的堆场和矿车分别进行编号。此外,编号模块60还可用于对多个区域内的挖机进行编号。
矿石匹配模块70用于当矿车被调度到堆场时,对矿车和堆场进行土/贫矿/富矿匹配。
在本发明的一个实施例中,对土/贫矿/富矿的区分可由控矿员完成,对矿车和堆场进行土/贫矿/富矿匹配可使土、矿以及各种矿石按品位进行分离,从而可快速地分类卸载。
堆场匹配模块80用于如果对矿车和堆场的土/贫矿/富矿匹配通过,则进一步对矿车和堆场的编号进行匹配。
对矿车和堆场的编号进行匹配,可保证矿车开到正确的位置进行卸载。
卸载模块90用于如果对矿车和堆场的编号的匹配通过,则控制矿车进行卸载。
挖机匹配模块100用于当矿车被调度到挖机时,对矿车和挖机的编号进行匹配。
对矿车和挖机的编号进行匹配,可防止因矿车开到错误的地方而浪费人力和物力。
装载模块110用于如果对矿车和挖机的编号的匹配通过,则控制矿车进行装载。
由此,通过对矿车和挖机、矿车和堆场间的编号匹配和对土/贫矿/富矿的区分,避免了人为因素造成的错误,提高了可靠性,可快速、准确地对矿车进行调度。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是至少两个,例如两个,三个等,除非另有明确具体的限定。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (16)
1.一种采矿***的调度方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
将采矿区域划分为多个区域;
根据所述多个区域的预定的目标生产量分别获取所述多个区域内道路的车流量;
根据所述多个区域内道路的车流量为所述多个区域分配矿车;
获取所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量;
根据所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。
2.如权利要求1所述的采矿***的调度方法,其特征在于,还包括:
对所述多个区域内的堆场和矿车分别进行编号;
当矿车被调度到堆场时,对所述矿车和所述堆场进行土/贫矿/富矿匹配;
如果匹配通过,则进一步对所述矿车和所述堆场的编号进行匹配;
如果匹配通过,则控制所述矿车进行卸载。
3.如权利要求1所述的采矿***的调度方法,其特征在于,
对所述多个区域内的挖机和矿车分别进行编号;
当矿车被调度到挖机时,对所述矿车和所述挖机的编号进行匹配;
如果匹配通过,则控制所述矿车进行装载。
4.如权利要求1所述的采矿***的调度方法,其特征在于,所述分别获取所述多个区域内道路的车流量包括:
分别根据所述多个区域的预定的目标生产量构建所述多个区域的车辆规划目标函数;
根据所述多个区域内堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度、矿车的总运输时间分别对所述多个区域的车辆规划目标函数进行求解,以分别获取所述多个区域内道路的车流量。
5.如权利要求1所述的采矿***的调度方法,其特征在于,所述实时调度包括空运调度和重运调度。
6.如权利要求5所述的采矿***的调度方法,其特征在于,对每个区域内的矿车进行空运调度具体包括:
根据每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间构建等待时间最小化目标函数;
根据每个矿车的供产量和每个挖机的需车量对所述等待时间最小化目标函数进行求解,以获取矿车到挖机的调度策略。
7.如权利要求5所述的采矿***的调度方法,其特征在于,对每个区域内的矿车进行重运调度具体包括:
根据每个堆场的计划车流量和已完成车流量构建重运调度优化函数;
对所述重运调度优化函数进行求解,以获取矿车到场堆的调度策略。
8.如权利要求1所述的采矿***的调度方法,其特征在于,所述根据所述多个区域内道路的车流量为所述多个区域分配矿车具体包括:
分别计算所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值;
按照所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值为所述多个区域分配矿车。
9.一种采矿***的调度***,其特征在于,包括:
区域划分模块,用于将采矿区域划分为多个区域;
第一获取模块,用于根据所述多个区域的预定的目标生产量分别获取所述多个区域内道路的车流量;
分配模块,用于根据所述多个区域内道路的车流量为所述多个区域分配矿车;
第二获取模块,用于获取所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间,并获取每个堆场的计划车流量和已完成车流量;
调度模块,用于根据所述多个区域内每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间、每个堆场的计划车流量和已完成车流量对每个区域内的矿车进行实时调度。
10.如权利要求9所述的采矿***的调度***,其特征在于,还包括:
编号模块,用于对所述多个区域内的堆场和矿车分别进行编号;
矿石匹配模块,用于当矿车被调度到堆场时,对所述矿车和所述堆场进行土/贫矿/富矿匹配;
堆场匹配模块,用于如果对所述矿车和所述堆场的土/贫矿/富矿匹配通过,则进一步对所述矿车和所述堆场的编号进行匹配;
卸载模块,用于如果对所述矿车和所述堆场的编号的匹配通过,则控制所述矿车进行卸载。
11.如权利要求10所述的采矿***的调度***,其特征在于,还包括:
所述编号模块还用于对所述多个区域内的挖机进行编号;
挖机匹配模块,用于当矿车被调度到挖机时,对所述矿车和所述挖机的编号进行匹配;
装载模块,用于如果对所述矿车和所述挖机的编号的匹配通过,则控制所述矿车进行装载。
12.如权利要求9所述的采矿***的调度***,其特征在于,所述第一获取模块具体用于:
分别根据所述多个区域的预定的目标生产量构建所述多个区域的车辆规划目标函数;
根据所述多个区域内堆场的产量、挖机饱和度、堆场饱和度、矿车的总运输时间分别对所述多个区域的车辆规划目标函数进行求解,以分别获取所述多个区域内道路的车流量。
13.如权利要求9所述的采矿***的调度***,其特征在于,所述实时调度包括空运调度和重运调度。
14.如权利要求13所述的采矿***的调度***,其特征在于,对每个区域内的矿车进行空运调度具体包括:
根据每个矿车被分配到各个挖机所需的等待时间构建等待时间最小化目标函数;
根据每个矿车的供产量和每个挖机的需车量对所述等待时间最小化目标函数进行求解,以获取矿车到挖机的调度策略。
15.如权利要求13所述的采矿***的调度***,其特征在于,对每个区域内的矿车进行重运调度具体包括:
根据每个堆场的计划车流量和已完成车流量构建重运调度优化函数;
对所述重运调度优化函数进行求解,以获取矿车到场堆的调度策略。
16.如权利要求9所述的采矿***的调度***,其特征在于,所述分配模块具体用于:
分别计算所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值;
按照所述多个区域内道路的车流量占总车流量的比值为所述多个区域分配矿车。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510246144.XA CN104820898B (zh) | 2015-05-14 | 2015-05-14 | 采矿***的调度方法和*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510246144.XA CN104820898B (zh) | 2015-05-14 | 2015-05-14 | 采矿***的调度方法和*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104820898A true CN104820898A (zh) | 2015-08-05 |
CN104820898B CN104820898B (zh) | 2018-08-21 |
Family
ID=53731184
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510246144.XA Active CN104820898B (zh) | 2015-05-14 | 2015-05-14 | 采矿***的调度方法和*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104820898B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107067139A (zh) * | 2015-12-28 | 2017-08-18 | 卡特彼勒公司 | 用于确定机械挂起时间的***和方法 |
CN109242179A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-18 | 心怡科技股份有限公司 | 一种基于流量控制的智能调度算法 |
CN112037503A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-04 | 安徽海螺集团有限责任公司 | 一种矿山智能调度*** |
CN112037558A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-04 | 安徽海螺集团有限责任公司 | 一种应用于智能水泥工厂的gps卡车调度方法 |
CN113222418A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-06 | 重庆梅安森科技股份有限公司 | 一种用于井下自动化运输***的调度管理方法 |
CN113219933A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-08-06 | 北京踏歌智行科技有限公司 | 基于数字孪生预测的露天矿无人驾驶卡车调度***及方法 |
CN115660390A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-01-31 | 北京易控智驾科技有限公司 | 矿山作业区的控制方法、控制装置、电子设备和存储介质 |
CN117585481A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-02-23 | 天瑞集团信息科技有限公司 | 一种基于5g通信的矿区物料装卸协调控制*** |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3979731A (en) * | 1970-10-29 | 1976-09-07 | Institute Po Technicheska Kibernetika Pri Ban | Method of and system for rationalizing the operation of open-pit mines |
US20030069680A1 (en) * | 2001-10-05 | 2003-04-10 | Caterpillar Inc. | Multi-stage truck assignment system and method |
US7406399B2 (en) * | 2003-08-26 | 2008-07-29 | Siemens Energy & Automation, Inc. | System and method for distributed reporting of machine performance |
CN103089268A (zh) * | 2013-02-20 | 2013-05-08 | 中南大学 | 矿集区内矿群集约化开采的方法 |
CN103116824A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-05-22 | 燕山大学 | 一种露天矿山车辆调度方法与*** |
CN103268539A (zh) * | 2013-05-21 | 2013-08-28 | 北京速力科技有限公司 | 露天采矿gps卡车智能调度*** |
CN103294011A (zh) * | 2012-02-29 | 2013-09-11 | 江阴中科矿业安全科技有限公司 | 矿井车辆调度控制*** |
-
2015
- 2015-05-14 CN CN201510246144.XA patent/CN104820898B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3979731A (en) * | 1970-10-29 | 1976-09-07 | Institute Po Technicheska Kibernetika Pri Ban | Method of and system for rationalizing the operation of open-pit mines |
US20030069680A1 (en) * | 2001-10-05 | 2003-04-10 | Caterpillar Inc. | Multi-stage truck assignment system and method |
US7406399B2 (en) * | 2003-08-26 | 2008-07-29 | Siemens Energy & Automation, Inc. | System and method for distributed reporting of machine performance |
CN103294011A (zh) * | 2012-02-29 | 2013-09-11 | 江阴中科矿业安全科技有限公司 | 矿井车辆调度控制*** |
CN103116824A (zh) * | 2013-01-29 | 2013-05-22 | 燕山大学 | 一种露天矿山车辆调度方法与*** |
CN103089268A (zh) * | 2013-02-20 | 2013-05-08 | 中南大学 | 矿集区内矿群集约化开采的方法 |
CN103268539A (zh) * | 2013-05-21 | 2013-08-28 | 北京速力科技有限公司 | 露天采矿gps卡车智能调度*** |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
李少武: "露天矿卡车调度方案设计及优化", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑》 * |
浩联智能科技: "矿山智能管理***架构", 《HTTPS://WENKU.BAIDU.COM/VIEW/732E1 374C850AD02DE8041C8.HTML》 * |
白润才: "露天矿卡车实时调度优化决策***及应用效果预测研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑》 * |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107067139A (zh) * | 2015-12-28 | 2017-08-18 | 卡特彼勒公司 | 用于确定机械挂起时间的***和方法 |
CN109242179A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-18 | 心怡科技股份有限公司 | 一种基于流量控制的智能调度算法 |
CN112037503A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-04 | 安徽海螺集团有限责任公司 | 一种矿山智能调度*** |
CN112037558A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-04 | 安徽海螺集团有限责任公司 | 一种应用于智能水泥工厂的gps卡车调度方法 |
CN113222418A (zh) * | 2021-05-17 | 2021-08-06 | 重庆梅安森科技股份有限公司 | 一种用于井下自动化运输***的调度管理方法 |
CN113219933A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-08-06 | 北京踏歌智行科技有限公司 | 基于数字孪生预测的露天矿无人驾驶卡车调度***及方法 |
CN115660390A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-01-31 | 北京易控智驾科技有限公司 | 矿山作业区的控制方法、控制装置、电子设备和存储介质 |
CN115660390B (zh) * | 2022-12-29 | 2023-09-08 | 北京易控智驾科技有限公司 | 矿山作业区的控制方法、控制装置、电子设备和存储介质 |
WO2024140115A1 (zh) * | 2022-12-29 | 2024-07-04 | 北京易控智驾科技有限公司 | 矿山作业区的无人驾驶运输设备控制方法和装置 |
CN117585481A (zh) * | 2023-12-07 | 2024-02-23 | 天瑞集团信息科技有限公司 | 一种基于5g通信的矿区物料装卸协调控制*** |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104820898B (zh) | 2018-08-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104820898A (zh) | 采矿***的调度方法和*** | |
US9845578B2 (en) | System for wireless communications between machines | |
US9611595B2 (en) | System for communications between plant and machines | |
US9481964B1 (en) | System for communications between plant and machines | |
CN102750833B (zh) | 用于控制施工场地车辆的*** | |
CN108455156A (zh) | 一种无人仓库智能装卸货物***及其控制方法 | |
CN106022693A (zh) | 一种货源车源动态智能匹配的实现方法 | |
CN106991519A (zh) | 露天矿山铲运设备智能调度控制方法与*** | |
CN103116824A (zh) | 一种露天矿山车辆调度方法与*** | |
CN103473659A (zh) | 配送车辆端实时状态信息驱动的物流任务动态优化分配方法 | |
CN104915819A (zh) | 基于生产计划的车辆调配方法 | |
CN105528644A (zh) | 一种矿山铲、运、排动态台效优化***及方法 | |
CN106573624A (zh) | 用于运行机动车的方法、机动车和计算机程序 | |
CN107194755A (zh) | 一种可视化半自动拼车***及其方法 | |
CN109118136B (zh) | 一种用于物流无人机的中继站规划方法及*** | |
CN112037503B (zh) | 一种矿山智能调度*** | |
Koptev | Improving machine operation management efficiency via improving the vehicle park structure and using the production operation information database | |
WO2018130502A1 (de) | Verfahren zur optimierung einer schaltstrategie | |
CN107767013A (zh) | 一种依据货车信息重组包装流程方法及*** | |
CN106779544A (zh) | 矿料运输量记录方法及*** | |
CN109685409A (zh) | 一种货运平台车主收益最大化智能拼车匹配方法 | |
CN112037558B (zh) | 一种应用于智能水泥工厂的gps卡车调度方法 | |
US11507902B2 (en) | System and method for vehicle project tracking | |
CN104700343A (zh) | 卡车调度*** | |
CN115293587A (zh) | 一种露天矿卡车智能调度方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
EXSB | Decision made by sipo to initiate substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |