Improvement of Lagrangian relaxation performance for open pit mines constrained long-term production scheduling problem

开的坑矿的抑制长期的生产安排问题(CLTPSP ) 广泛地在采矿工程由于它的宽申请在过去几十年被学习了，它提出的计算挑战成为一个 NP 难的问题。因为获得的时间表的有效性为任何采矿工程有强壮的节俭的影响，这个问题有主要实际意义。尽管有这个领域里的快速的理论、技术的进展，启发规则仍然是为大规模的唯一的可行途径工业应用。这个工作介绍联合基因算法(气体) 和 Lagrangian 松驰(LR ) 最佳地决定开的坑矿的 CLTPSP 的一条途径。气体是随机的，平行搜索算法基于自然选择和进化的过程。LR 方法以著名处理大规模可分离的问题；然而，到最佳的答案的集中能是慢的。建议 Lagrangian 松驰和基因算法(LR 气体) 把基因算法合为 Lagrangian 松驰方法更新 Lagrangian multipliers。这条途径导致在解决 CLTPSP 改进 Lagrangian 松驰方法的表演。数字结果证明使用气体改进它加快集中的表演的 LR 方法。随后， CLTPSP 的高度在最佳附近的答案能被 LR 气体完成。