Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

книги из ГПНТБ / Чесноков, Н. И. Оптимизация решений при разработке урановых месторождений

.pdf
Скачиваний:
8
Добавлен:
21.10.2023
Размер:
9.51 Mб
Скачать

Для определения

0 2 (c) и

аз (с) воспользуемся

рекур­

рентными соотношениями, аналогичными (3.103):

 

ак (с) =

min

[р*

[bkP (лд — 1, Ьк) хкР (.хк, bk)} +

 

0 < л , < —

 

 

 

 

 

к

ак

 

 

 

 

 

 

+

а*_і(с — a,..vft)!,

 

(3.110)

где k = 2,3;

ajt— коэффициент при переменной лр,.

 

Чтобы

вычислить

0 2 (c),

необходимо

для каждого

фиксированного

значения с

определить

значение

функ­

ции А [см. уравнения (3.106)], минимальное значение которых и будет и2(с). Так, например, а2(10)=24,6. Однако в данном случае я“ = 10 и х°=2, что противоре­

чит условию задачи,

поскольку а'і+ 2л'2 + 2л:3^

10.

Иначе

говоря, при л'°=10,

х% = 2

и

л'з^О получим:

10+ 2-2 +

+ 2л'з> 10.

 

 

 

 

 

А для

Рассмотрим определение

значений

функций

с= 8. При ак = 2 х2 может

принимать

значения,

равные

0, 1, 2, 3 и 4 (3.110). Для каждого л'э рассчитаем значе­

ние А и, подставив соответствующие значения

в

(3.110):

Л2 (л'2, 8) =

30 [2Р (х2

- 1 , 2 ) -

х.2Р (л-2, 2)] + ах (8 -

2хг),

получим

 

 

 

 

 

 

 

/12(0,

8) — 61,3,

 

 

 

 

Л2(1,

8) =

41,9,

 

 

 

Л2(2,

8) =

47,5.

 

 

Значения

Л2(3, 8)

и Л2(4,

8) нет смысла

рассчиты­

вать, так как совершенно очевидно, что они еще больше.

Минимальное

Л2(с)= Л 2(1,

8) =41,9 = а2(с) = а2(8).

Аналогично определим значения а2(6), а2(4),

а2(2) и

а2(0)

и сведем их в табл. 44.

 

 

%°(с)=6,

так

как

Для

значения

а2(8)

имеем

Аг(х2,

8) = 30[2Р(х2 — 1,

 

2) — х2Р(х2,

2)] + щ (8—2х2) =

= 34,1

+ сбі (8—2 • 2) = 34,1 + а) (6) = 34,1 + /,8 = 41,9,

а

для

аі(с)= аі(6) получим: л'1°(6 )= 6

(см. табл. 43 и 44).

 

Наконец для данной задачи нужно определить а3(10),

так как

в соответствии

с

выражением

(3.103)

min/7 =

= а„ (Ь)

и /г = 3, £>= 10 [см. (3.103)].

определении

а2(с),

Произведя

расчеты,

как и

при

найдем Л3(0,

10) =89,0,

Л3(1,

10) =65,8, Л3(2,

10) =72,1

И т. д.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

194

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц а

44

С

 

0

2

4

 

6

8

10

«1 (с)

160

84,4

31,27

 

7,82

1,35

0,17

•Ѵ>)

0

2

4

 

6

8

10

 

 

 

 

 

 

 

 

а* (с)

220

144,4

91,2

 

65,3

41,9

24,1

4 (с)

0

0

0

 

1

1

2

В

результате

расчетов определим

значение

min/7 =

= аз(10) — оно равно

 

 

 

 

 

 

 

 

min А, =

Ад (1,

10) = 65,8.

 

 

При

этом

л:з = 1,0; с

учетом

выражения (3.107)

и

табл. 43 и 44

 

 

 

 

 

 

 

 

 

*§ = * § (1 0 - 2 )=

*§(8) =

1,0,

 

 

 

 

*? = х?(10 — 2 — 2) =

*? (6) = 6,0.

 

 

Таким образом, минимальные дополнительные потери металла на перерабатывающем заводе при неравномер­ ной поставке руды по каждому сорту возможны, если суточная производительность технологической схемы А равна 6 тыс. т руды и каждой из схем переработки Б и В равна 2 тыс. труды.

При указанной производительности технологических схем переработки руды минимальные дополнительные потери металла составляют 65,8 кг/сутки, или минималь­ ный возможный экономический ущерб от дополнитель­

ных потерь, равный 65,8-10,0 = 658,0

руб/сутки

(здесь

10,0 — цена 1 кг металла).

 

решена.

Таким образом,

поставленная задача (3.107)

Уместно заметить,

что оптимальные

значения

*і=6,0,

*2 = 1,0 и *з=1,0 не равны их средним

значениям — соот­

ветственно *іср= 4,0,

*2ср=2,0 и *зср=

1,0. Это

говорит о

том, что ориентироваться только

н а. средние

значения

(даже если они в

достаточной степени надежны) при

принятии решения,

например при

проектировании обо-

13* 195

гатіітслыюй фабрики, но следует, так как можно допу­ стить ошибку, исправить которую в некоторых случаях

будет невозможно.

примера при средних значениях

Для

рассмотренного

л 'і = 4,0,

л' 2 = 2 , 0 II л'з=1,0

дополнительные потери металла

были бы равны 89,2 кг/сутки, т. е. выше минимально воз­ можных (65,8 кг/сутки) более чем в 1,3 раза.

Аналогичным образом решаются динамические зада­ чи, в которых одним из факторов (переменных) служит время. Если на основании анализа или целевых устано­ вок известны закономерности изменения входящих в це­ левую функцию переменных и параметров (одни могут во времени уменьшаться, а другие — увеличиваться), то, пользуясь уже изложенным методом, можно определить оптимальное решение на несколько лет пли месяцев.

Динамическое программирование горного или горнообогатительного производства позволяет проанализиро­ вать большое число вариантов техники, технологии, ор­ ганизации труда с учетом изменения во времени горногеологических и горнотехнических условии и выбрать из них оптимальный. Решать такую задачу линейными методами практически невозможно. Кроме того, приме­ нение метода динамического программирования обеспе­ чивает возможность непрерывного регулирования слож ной экономической системы производства. Более под­ робно эти вопросы рассмотрены, например, в работах

[13, 35, 55].

Г Л А В А 4

ВЫБОР ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Е> предыдущих главах были рассмотрены методы принятия оптимальных решений в ус­ ловиях, когда целевая функция имеет однозначное реше­

ние. (Методом динамического программирования может быть найдена оптимальная траектория системы.) На практике далеко не все задачи можно решить с помощью целевой функции, экстремум которой определен одно­ значно. Некоторые переменные и параметры целевой функции и ограничений для условий производства, осо­ бенно в горнодобывающей и перерабатывающей урано­ вой промышленности, являются величинами случайными. Игнорирование случайного характера переменных и па­ раметров и замена их средними величинами может при­ вести к ошибочному решению, связанному с серьезными экономическими последствиями (см. ниже).

Задачи математического программирования, в кото­ рых некоторые переменные или параметры являются случайными величинами, называются задачами стоха­ стического программирования. Эти задачи могут быть как статическими, так и динамическими, или, как их иногда называют, одношаговыми и многошаговыми

[ 3 5 , 5 5 ] .

К первому классу задач относятся те, для кото­ рых достаточно принятия одного решения, а если при­ нимается несколько решений, то реализация случайных параметров не влияет на последующие решения. Ко вто­ рому классу задач стохастического программирования следует отнести все остальные, в которых принимаются два или более решения для различных моментов вре­ мени и на последующие решения могут влиять не только решения, принятые ранее, но н изменения некоторых случайных параметров в будущем.

197

1.СТАТИЧЕСКОЕ СТ О ХАСТИ ЧЕСК О Е

ПР О ГР А М М И РО В А Н И Е

Рассмотрим пример, в котором переменные, входящие в целевую функцию, имеют случайный харак­ тер. Таким примером может служить определение опти­ мальной производительности схем переработки иа обо­ гатительной фабрике в условиях весьма неравномерной поставки руды разных сортов.

Пусть Х\ — количество металла в

руде

1-го сорта,

л'2 — количество металла в руде 2-го сорта,

х3 — количе­

ство металла в руде 3-го сорта.

сорта

(0,2%) в 8

Содержание металла в руде 1-го

раз выше, чем в руде 3-го (0,025%), и в 4 раза выше,

чем 2-го

сорта (0,050%). Тогда суммарное

количество

руды Ар,

поставляемой на

обогатительную

фабрику,

может быть представлено уравнением

 

 

 

0 , 2 0 ,0 5

-_Ц =■ А

р '

(4.1)

 

0 ,0 2 5

 

В соответствии с утвержденным планом переработки руды сменная производительность обогатительной фаб­ рики составляет 10 тыс. т/смена. Проведя соответствую­ щие преобразования, выражение (4.1) можно предста­ вить в виде

Ар 0,5хг -f- 2,v2 -f- 4л"з 10,

(4.2)

где Ар выражено в тыс. т, а х\, х2 и Хз — в г.

На основании проведенных исследований определено, что средние величины поставки металла в руде 1, 2 и 3-го сортов равны соответственно 4, 2 и 1 т/смена, а распределение плотности вероятностей количества по­ ставляемого иа обогатительную фабрику металла пред­ ставляет собой пуассоновское распределение. Кроме того, как показал анализ, поставка избыточного количе­ ства 1 г металла в руде 1-го сорта сверх имеющейся для этого сорта на обогатительной фабрике мощности из-за сокращения времени цикла переработки приводит к уве­ личению потерь до 15 кг металла на 1 г металла в ис­ ходной руде, для 2-го сорта эти потери составляют 10 кг, для 3-го — 7 кг.

Цель состоит в том, чтобы определить для заданных условий оптимальную производительность схем перера­ ботки на обогатительной фабрике, обеспечивающую ми-

198

шшалыіые потери металла из-за неравномерности по­ ставки руды по отдельным сортам.

Для одной (любой) из схем переработки потери ме­ талла из-за случайного характера поставки руды можно представить в следующей форме:

п і = 7/ Z («/ — Х[) р (щ , ß,.),

(4.3)

где \i — потерн металла при поставке 1 т металла в ис­ ходной руде сверх имеющейся мощности /'-й схемы пере­ работки; а,- — количество поставленного металла в исходной руде на /'-/о схему; х,-— установленная произ­ водительность /-й схемы для переработки руды /'-го сор­ та; p{Ui, ß,-)— вероятность поставки а,- — количества металла в исходной руде и ß,- — среднего количества металла в исходной руде /'-го сорта, поставляемого на обогатительную фабрику.

В связи с тем что на фабрику поступают три сорта руды, которые перерабатываются соответственно на трех технологических схемах, суммарные потери металла со­ ставят

77 = S Уі

X

 

(ai — x i ) p ( a ‘> ß*)-

(4-4)

i=l

a.~Ki

 

 

 

В аналитической форме поставленная задача тогда

будет выглядеть следующим образом: найти

 

П = min ^

ух £

 

(г/,- — Xi)p{o.i, ß,)

(4.5)

/ = 1

а (. = . ѵ £

 

 

при 0,5хі+2.ѵ'2 + 4х3^

10.

 

Из

условия задачи

известно,

что

 

 

 

 

 

р(а.і, ß

. ) =

i i i e- p<;

(4.6)

 

 

 

 

at\

 

тогда

 

 

 

 

 

V (сс;

 

 

 

Р?‘- е-Р‘ =

 

 

 

 

аі'-

 

 

 

 

- P f .

Хі Pf“'

 

199

со

 

 

 

 

 

а,-!

 

 

^

2

^ ір(аі ~ ]’

$i) — xiP(a l> ß<]>

 

пли в интегральной форме

 

 

 

 

S

(а‘- —-ѵ/)р(«г. ßj) = ß/^(Oi —1,

ß/) —-v*( P(ai, ß/) (4.7)

n . =

V .

 

 

 

 

 

 

при Xj = (1 ,

ll)

II

 

 

 

 

 

CO

 

 

 

 

 

 

 

Ti

(a ‘ — Xi)p(ah ß;) =-• ßi

при

x( == О,

 

 

аі=л'і

 

 

 

 

 

где

P(cti, ß i)— интегральная

плотность

вероятности

по­

ставки руды ;-го сорта.

 

 

 

ко­

 

Выражение

(4.7) позволяет определить среднее

личество металла в исходной руде, поставленной в из­ бытке.

На основании равенства (4.7) выражение (4.5) мож­ но переписать в виде

П = min£] у, [3; Р (а £— 1, ßi) — х( Р (а,-, ß,)]. (4.8)

Таким образом, получена нелинейная функция, экстремальное значение которой можно найти с по­ мощью метода динамического программирования. Ре­ куррентные соотношения для рассматриваемого примера будут выглядеть следующим образом:

(Ѳ) = min (у,- [ßi Р (х£1, ß,-) —

x{ P to, ßi)] +

(Ѳ — at Xi)\.

(4.9)

Вычислим сначала значение Яі(Ѳ):

Яі (Ѳ) = 7l [ßxP (хх - 1, ßx) - хгР (хь ß,)]. (4.10)

Подставив значения переменных в формулу (4.10) и приняв для упрощения расчетов только четные значения

л'і ( 0 ^ л'і^ — , O ^ x ^ или 0 ^ Х і^ 2 0 ), получим

щ0 . 5

значения Яі(Ѳ), приведенные в табл. 45.

200

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц

a 45

0

7, (Ѳ)

л-. (0)

 

Р а с ч е т зггачсішя

/.,

(0)

 

0

6 0 , 0

0

л г ( 0 ) = у і р = 1 5 - 4 — 6 0

 

 

 

 

1

3 0 , 0

2

4 ( 1 ) = І 5 | 4 Р ( 1 , 4 ) — 2 0 ( 2 , 4 ) | = 1 5 1 4 - 0 , 9 7 7 — 2 - 0 , 9 5 7 ] «

 

 

 

я 3 0 , 0

 

 

 

 

2

1 2 , 0

4

А( ( 2 ) - - 1 5 ( 4 0 ( 3 , 4 ) — 4 Р ( 4 , 4 ) ] ^ 1 5 ( 4 - 0 , 7 6 - 4 - 0 , 5 6 ] = 1 2 , 0

3

2 , 1 0

6

4 ( 3 ) =

1 5 | 4 Р ( 5 , 4 ) — 6 Р ( 6 , 4 ) = 1 5 [ 4 - 0 , 3 5 — 6 - 0 , 2 1 J — 2 , 1

4

0 , 9 0

8

Л1(4) =

1 5 1 4 Я ( 7 , 4 ) — 8 0 ( 8 , 4 ) 1 =

1 5 1 4 - 0 , 1 1 5 — 8 - 0 , 0 5 ]

= 0 , 9 0

5

0 , 4 5

10

4 ( 5 ) = 1 5 | 4 Р ( 9 , 4 ) — 1 0 0 ( 1 0 , 4 ) 1

 

1 5 ( 4 - 0 , 0 2 — 10 - 0 . 0 0 5 J =

 

 

 

= 0 . 4 5

I 5 [ 4 0 ( l I , 4) — 1 2 0 ( 1 2 ,

 

 

 

 

в

0 , 0 0 6

12

Лд.(6) =

4 ) ]

= 0 , 0 0 6

 

7

0 , 0 0 0

14

>.х ( 7) =

15 [ 4 Р ( 1 3 , 4 ) — 1 4 0 ( 1 4 , 4 ) 1 = 0 , 0 0 0

 

8

0 , 0 0 0

16

4 ( 8 ) =

1 5 1 4 0 ( 1 5 , 4 ) — 1 6 0 ( 1 6 ,

4)1

= 0 , 0 0 0

 

9

0 , 0 0 0

18

/ і (9 ) =

15 [ 4 Р ( 1 7 , 4 ) - 1 8 0 ( 1 8 , 4 ) | = 0 , 0 0 0

 

10 0 , 0 0 0

2 0

4 ( 1 0 ) . - 1 5 1 4 0 ( 1 9 , 4 ) — 2 0 0 ( 2 0 , 4 ) ] - -

- 0 , 0 0 0

 

Значения Р (а,-, ß,) находят по таблицам распределе­ ния Пуассона. Как видно из табл. 45, потери металла нз-за неравномерности поставки руды 1-го сорта на обо­ гатительную фабрику тем меньше, чем выше производи­ тельность первой схемы переработки руды, на которой перерабатывается руда 1-го сорта.

Второй

этап

вычислений — определение

значения

/.2(0) в соответствии с выражением (4.9):

 

 

А., (0) =

min {уз [ß2 (а'з — 1, ß2) —

 

 

— ,ѵ2Р (д-o, ß,)] -f К (0 — fl2.v2)}.

(4.11)

Для этого вычисляем величину

 

Д2 (л-2, 0) —

I уз [ß2P (х3 — 1, ßo) — х2Р (л'з, ß2)] +

Ах (0—я,л'2)),

минимальное значение которой и будет А2(х2, 0). Вычислим А2 (х2, 0) для всех значений х2 и 0. Тогда

для а'2 = -|-, равных 0, 1, 2, 3, 4 и 5, получим следующие

значения А2(х2, 0). Для Ѳ= 10.

Д2 (л'2, 10) = {10 [2Я (.ѵ2 — 1, 2)—\пР (л-,, 2)] 4- А, (10 — 2х2)).

Из табл. 46 видно, что тіпА 2(л'2, 10) =3,30, т. с. при х2(Ѳ)=3,0; значит, А2(.ѵ'2, 10) =3,30 при х2 = 3,0.

201

 

 

 

Т а б л и ц а 4 6

Л 2

МО)

Хі(Ѳ-2.ѵ,)=

ДДл'-.К»-

 

 

=Х, (10—2лгг)

—Х,(І0—2.ѵ„)

20

0

0

20,0

9,0

1

0,000

9,0

5,006

2

0,006

5.00

3,30

3

0,90

2,4

12,80

4

12,0

0,80

60,0

5

60,0

0,00

Аналогично для 0= 8,0

 

 

 

 

Д2 (х2, 8) =

{10 [2Р (л’з — 1, 2) — л-2Р (л'2) 2)] +

А* (8 — 2.ѵ2)|.

В соответствии с

выражением

(4.11)

и

данными

табл. 47 Х2(х2, 8) =5,9

при лг2(0) =2.

 

 

 

 

 

 

 

Т а б л и ц а

47

•Ѵ;(Ѳ)

X, (S—2Л-,)

Д.(л-2. 8)

Д.(.ѵ2, 8)-?., (л-.. S)

0

0

 

20.0

20,0

 

1

0,006

 

9,006

9,0

 

2

0,90

 

5,9

5,0

 

3

12

 

14,4

2,4

 

4

60

 

60,8

0,80

 

Так же определяем 12(х2, 6), К2(х2, 4), ).2(х2, 2) и сводим результаты расчета в табл. 48.

 

 

 

 

Т а б л и ц а

48

0

м ѳ >

А,(0)

М О )

•Ѵ,(Ѳ)

М

О )

0

60

0

 

 

 

 

1

30

2

3 2 , 0

4 , 0

 

 

2

1 2, 0

4

0 , 0

3

2 , 1 0

6

 

4

0 , 9 0

8

17,0

4 , 0

1, 0

5

0 , 4 5

10

 

6

0 , 0 0 6

12

9 , 9

8 , 0

1,0

7

0 , 0 0 0

14

 

8

0 , 0 0 0

16

5 , 9

8 , 0 '

2 , 0

9

0 , 0 0 0

18

 

10

0 , 0 0 0

20

3 , 3 0

8 , 0

3 , 0

Из табл. 48 видно, что минимальные потери металла из-за неравномерности поставки руды 1-го и 2-го сортов на обогатительную фабрику могут быть обеспечены только в случае, если на первой схеме будет перераба­ тываться 8,0 т металла в исходной руде, а на второй схеме-— 3,0 г металла в руде. Эти потери составляют 3,3 кг металла во всей исходной руде.

Третьим шагом расчетов будет определение мини­ мальных потерь металла из-за неравномерности постав­ ки руды на обогатительную фабрику, включая и 3-й сорт.

В соответствии с выражением (4.9)

К (Ѳ) = min (уз [ß3P {х3— 1, ß3) —

0<Л-3< —

03

Х3Р (*з, ß3)] -f' Ä-2 (Ѳ — %Ѵ'3)).

Расчет Хз аналогичен определению Хг\ и результаты его приведены в табл. 49.

ѳ

(0)

-V, (0)

ЛЧ (Ѳ)

Аз (0)

0

80,0

0

0

87,0

2

32,0

4,0

0,0

4

17,0

4,0

1,0

80,07

6

9,9

8,0

1,о

32,07

8

5,9

8,0

2,0

17,07

10

3,30

8,0

3,0

10,0

*. (0)

0 11 0

4,0

4,0

8,0

Т а б л и ц а

49

.ѵ2 (Ѳ)

*3 (0)

0

0

1 1

0

1

0,0

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

Таким

образом, при

= 8,

Л'2=1,0, х3 = 1,0,

уі = 15,0,

Y2 =10, уз= 7,0, а также

ßi = 4,

ß2=2 и ß3 = 1,0 и ограни­

чении 0,5х'і + 2.ѵ2 + 4а'3^ 10,0

 

 

min Я =

V yjß i Р(ѵ-і— 1, ßi) — xLP ( a L, ß,)] =

10,0,

 

1

 

 

 

что означает: при производительности схем по перера­ ботке 1-го сорта 8 г металла в исходной руде за смену,

203

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ