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进化优化求解动态机会约束露天矿调度

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AI 综述

Ishara Hewa Pathiranage 与 Aneta Neumann 在 arXiv 发表论文,针对块经济价值随机、采矿与加工能力随时间变化的动态机会约束露天矿调度问题,提出双目标进化方法,同时最大化期望折现利润并最小化其标准差。 为应对动态变化,作者设计基于多样性的变化响应机制,在检测到变化时修复部分不可行解并引入额外可行解,并与基于重评估的基线策略及四种多目标进化算法对比。作者称,六个矿山实例实验显示,该方法在不同不确定性水平和变化频率下均持续优于基线。

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报道时间线

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10月7日
  1. arXiv:cs.AI
    进化优化如何求解动态机会约束露天矿调度问题

    研究针对块经济价值随机、采矿与加工能力随时间变化的动态机会约束露天矿调度问题,提出双目标进化公式,同时最大化期望折现利润并最小化其标准差。为应对动态变化,作者设计基于多样性的变化响应机制,在检测到变化时修复部分不可行解并引入额外可行解,并在四种多目标进化算法与基于重评估的基线策略上对比。六个矿山实例实验显示,该方法在不同不确定性水平和变化频率下均持续优于基线。

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