Адаптивна оптимізація режиму гірничих робіт гірничо-видобувного кластера з використанням евристичного багатокритеріального алгоритму

Роботу присвячено науковому обґрунтуванню та формалізації підходу до визначення режиму гірничих робіт на рівні гірничодобувного кластера, що об’єднує кілька кар’єрів і техногенні родовища. Вихідною передумовою є необхідність стабілізувати подання на збагачувальну фабрику рудної шихти за обсягом і вмістом за умов просторової варіабельності руд, динамічного бортового вмісту та зміни зовнішніх чин­ників. Виконаний у роботі аналіз літературних джерел підтвердив еволюцію від детермінованих контурних і календарних підходів до постановок, що враховують невизначеність параметрів родовища та вимоги стабілізації рудної шихти. Результати аналізу обґрунтовують вибір еволюційних методів як базової обчис­лювальної парадигми для пошуку стійких рішень у дискретному, багатокритеріальному та жорстко обме­женому просторі задачі. Запропоновано математичну постановку розв’язання такої задачі, у якій цільова функція мінімізує сукупні витрати на виймання, транспортування й зберігання з одночасним обмежен­ням відхилень від цільових показників якості та обсягу. Система обмежень поєднує баланси маси й уміс­ту, продуктивність кар’єрів і фабрики, послідовність відпрацювання, місткість та режими техногенних родовищ, а також умови формування шихти з потоків різних кар’єрів. Методологічно використано аналіз і синтез наукових джерел літератури та побудову багатоперіодної моделі з подальшим обґрунтуванням еволюційної процедури пошуку рішень, а саме генетичний алгоритм, як придатної до дискретної, жор­стко обмеженої та багатокритеріальної постановки. У статті наведено постановку, структуру змінних, цільову функцію та обмеження. Практичний ефект полягає в підвищенні керованості якістю рудопотоку й зниженні витрат завдяки узгодженому балансуванню видобутку, складуванню та відбору з техногенних об’єктів, що створює основу для адаптивного проєктування режиму в умовах динамічного середовища.

The study provides the scientific substantiation and formalization of an approach to determining the mining schedule at the scale of a mining cluster that integrates several open pits and technogenic deposits. The starting premise is the need to stabilize mill feed – both tonnage and head grade – under spatial grade variability, a dynamic cut-off grade, and changing external drivers. The literature analysis confirms an evolution from deterministic pit-limit and calendar scheduling approaches to formulations that account for geological uncertainty and the requirements of blend stabilization. These findings motivate the choice of evolutionary methods as the basic computational paradigm for obtaining robust solutions in a discrete, multi-objective, and tightly constrained search space. A mathematical formulation is proposed in which the objective function minimizes total mining, haulage, and stockpiling costs while simultaneously bounding deviations from target tonnage and head grade. The constraint set enforces tonnage- and grade-balance, mine and plant throughput, mining sequence, capacities and operating modes of technogenic deposits/stockpiles, as well as blending conditions across streams from different pits. Methodologically, the work employs analysis and synthesis of the technical literature and the construction of a multi-period model, followed by the justification of an evolutionary search procedure – specifically, a genetic algorithm – as suitable for a discrete, tightly constrained, and multi-criteria mine-scheduling setting. The article presents the problem statement, variable structure, objective function, and constraints. The practical effect lies in improving control of ore-stream quality and reducing costs through coordinated balancing of extraction, stockpiling, and reclaim from technogenic deposits, providing a basis for adaptive mine scheduling under dynamic conditions.