| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 地下出矿系统优化现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 遗传算法的研究现状 | 第9页 |
| 1.2.3 Python 语言特点及Numpy、Mosek 模块应用现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与研究技术线路 | 第11-12页 |
| 1.3.1 主要的研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 研究技术线路 | 第11-12页 |
| 第二章 出矿系统优化研究理论及方法 | 第12-21页 |
| 2.1 微粒群算法 | 第12页 |
| 2.2 运筹学方法 | 第12-13页 |
| 2.3 人工神经网络方法 | 第13-14页 |
| 2.4 离散事件仿真模拟方法 | 第14-15页 |
| 2.4.1 离散事件系统仿真基本概念 | 第14页 |
| 2.4.2 离散事件仿真模拟的一般步骤 | 第14-15页 |
| 2.5 蚁群优化算法 | 第15-16页 |
| 2.6 遗传算法 | 第16-21页 |
| 2.6.1 遗传算法概念 | 第16-17页 |
| 2.6.2 运输问题概念 | 第17-18页 |
| 2.6.3 遗传算法解决运输问题 | 第18-21页 |
| 第三章 地下出矿问题优化模型 | 第21-31页 |
| 3.1 出矿问题的总体规划和短期规划 | 第22页 |
| 3.2 总体出矿规划模型 | 第22-23页 |
| 3.3 短期出矿规划模型 | 第23-31页 |
| 3.3.1 道路运输模型 | 第23-25页 |
| 3.3.2 最优路径的优化计算 | 第25页 |
| 3.3.3 车流规划模型 | 第25-27页 |
| 3.3.4 地下矿铲运机运输系统分析 | 第27-28页 |
| 3.3.5 地下矿铲运机运输系统模型 | 第28-31页 |
| 第四章 地下矿出矿优化模型的算法 | 第31-40页 |
| 4.1 总体出矿规划模型的算法 | 第31-36页 |
| 4.2 短期出矿规划模型的算法 | 第36-40页 |
| 第五章 地下矿出矿优化实例应用 | 第40-48页 |
| 5.1 金山店铁矿出矿系统概况 | 第40-41页 |
| 5.1.1 金山店铁矿开采概况 | 第40页 |
| 5.1.2 金山店铁矿运输系统概况 | 第40-41页 |
| 5.2 实例应用分析 | 第41-48页 |
| 5.2.1 总体出矿规划 | 第41-43页 |
| 5.2.2 短期出矿规划 | 第43-46页 |
| 5.2.3 结论 | 第46-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 详细摘要 | 第54-57页 |