金属矿山

作者：黄石,陈钊宇,曾蕾

单位：1. 四川职业技术学院汽车技术学院,四川 遂宁 629000;2. 四川大学建筑与环境学院,四川 成都 610065;3. 四川交通运输职业学校机电工程系,四川 成都 611100

关键词：露天矿,卡车调度优化,阿当姆斯法,图注意力机制,深度强化学习,

有效地管理和调度露天矿卡车,有助于大幅提升运输效率、降低矿山运营成本。现有研究聚焦于利用深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)构建学习模型求解路径优化问题,然而,该模型针对Transformer 架构的参数训练时,会产生大量参数冗余。为此,提出了一种轻量化图注意力机制的露天矿卡车调度优化算法。将微分方程数值解法———阿当姆斯(Adams)法用于Transformer 模型的权重学习中,通过Adams 的残差训练方法,可提高网络后期的优化精度,进一步压缩模型的规模,高效求解露天矿卡车调度优化问题。研究表明:该方法在降低最优间隙的同时将源模型的参数量压缩1/2,减少了对GPU 设备的训练依赖。采用随机生成的露天矿卡数据集算例对该算法性能进行了验证,反映出采用Adams-Transformer 模型有助于提升露天矿卡车调度效率。

来源：2024年第4期

《金属矿山》期刊编辑部

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