智慧矿山生产调度管控系统是建立在数字化、信息化、虚拟化、智能化、集成化基础上，综合考虑生产、管理、经营、安全、效益、环境和资源等各类因素，并运用计算机、网络、通信、虚拟仿真、自动控制及监测等技术对矿山各类信息资源进行全面、高效、有序管理的系统，改善企业经营管理模式，让经营管理更加公平、公正、安全、合理、高效。智能化生产调度系统涵盖了矿山企业生产经营的全过程。系统通过对矿山生产、经营与管理的各个环节与生产要素实现网络化、数字化、模型化、可视化、集成化和科学化管理，达到安全、高效、低耗生产的过程。 1.1智能调度的目的与意义
●降低矿山劳动强度，提高工作效率
通过矿山智能调度系统，可以了解整个矿山所涉及的信息过程，特别是矿山系统多体之间信息的联系和相互作用的规律。以计算机为工具建立的原始资料数据库和矿床模型，可随时在计算机上高效、便捷查寻。利用这些数据建立地质模型；进行不同矿种不同品位的资源管理和资源评估，也可以利用地质模型进行矿山设计、井下测量、安排生产进度、优化参数等功能。
矿山智能调度系统以开采生产计划编制为基础，依据实际的矿石开采量和矿石品质数据，调整计划目标和重新编制生产计划。针对实际生产过程中设备生产能力改变、突发故障等不确定情况，研究采矿设备调度优化方法，在无线网络的支持下，对现场开采生产进行监控并提出动态调整建议和措施，使得采矿生产满足计划要求以及采矿生产成本最小化，提高生产效益和社会效益。
●减少矿山风险隐患，增强安全体系
矿山智能调度系统的目的，就是要通过将矿山各种信息系统、计算技术和工
业控制的有机整合，最大限度合理调配各种资源，最优化地控制与调度各种装备与设备，实现矿山管理的科学性和生产的安全、高效、经济和矿产资源利用的最优化。
玩具滑翔机制作矿山智能调度系统是对真实矿山整体及其相关现象的统一性认识与数字化再现，可以有效利用数字化的方式，对环境进行监测和监视。对生产空间的各种信息进行采集，建立各种分析模型。对采集的信息进行加工处理，化解开采过程中的高危险、高危害因素，预防可能发生的种灾害事故，做到重大事故的提前处理，把事故消灭在隐患之中。降低开采风险，降低工人劳动强度和保障生产人员的安全。通过智慧矿山生产调度管控系统，提高矿山安全生产管理能力，进一步提升矿山技术管理水平，为安全生产决策提供技术保障，最终实现基于数字化、信息化和管理现代化的本质安全型矿井。
合理开发资源，减少资源浪费和环境污染
随着现在高品位的矿山、易采矿石越来越少，低品位矿石和埋藏深度大的矿石越来越多，越来越难采、难选。矿山智能调度系统，一方面可以重新圈定矿体和计算储量，另一方面也可以为降低采矿成本提供有效的途径。智能调度系统，可优化工业指标，根据不同产品的厂家对原料的要求，通过有目的、有计划地采矿，富矿石与中低品位矿石按一定比例配矿成为商品矿，也增加了中贫矿石的利用率。数字矿山有利于合理开发资源，充分利用中低品位矿石，综合利用多组分矿物资源，优化品位指标。同时，通过建立矿物模型，查明三维空间各矿物定量分布规律，通过定点采矿和按比例配矿，保持人选矿石中矿物含量有利配比，提高选矿回收率，降低选矿药剂的用量，减少资源浪费和环境污染。
二、调度系统功能
2.1实时监控调度
将GPS/北斗定位技术、4G/5G无线通讯网络、Google Map等前沿技术，应用于露天矿作业设备的动态实时跟踪，管理人员可实时掌握车辆的作业位置及矿区作业车辆分布情况。系统对车辆的作业区域及车辆的速度状态实时进行预警提示，
大大提高采矿生产管理的管理水平。
立足于露天矿山生产车辆的优化调度，利用矿业系统工程、排队论等相关理论，将新一代物联网技术等高新技术和露天矿车铲车调度进行有机结合，对露天矿车辆运输进行动态车流规划，对露天矿卡车和挖机进行实时科学调度，避免了车辆乱拉乱跑、长时间空等排队等现象，改变传统调度方式，使设备作业效率能够显著提高10%-15%。
茂发跳跳糖图1智能调度示意图
●算法框架
算法拟采用迭代邻域搜索（ILS，Iterated Local Search）框架实现，迭代局部搜索算法的步骤如下：
步骤1：利用基于规则的启发式算法生成初始解（或从输入得到既定初始解），转至步骤2；
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步骤2：对当前解进行扰动操作，得到扰动解转至步骤3；
步骤3：从扰动解出发进行邻域搜索，得到邻域解，转至步骤4；吸湿剂
步骤4：判断是否接受邻域解，若是的话更新最优解与当前解为邻域解，转至步骤5；
步骤5：判断是否满足停止准则，若是，则输出最优解，算法结束；反之，则返回步骤2。
●初始解构造
(1) 基于业务规则
对所有运单按一定经验规则进行排序（例如：按运单紧急度、按车型大小、按经销商运单量等），依次对每个运单选择合适的轿运车进行装载。
(2) 由输入得到初始解
由输入得到部分运单与轿运车的绑定关系（可以是全部也可以是部分），若有剩余运单及运力，再按照(1)中规则构造完整的初始解。
simota●扰动解构造
扰动操作的主要目的为增加解的多样性，可一定程度上避免算法陷入局部最优。主要思路为从当前解中删除一定数量的车货绑定关系，再将被释放的运单重新选择合适的轿运车进行装载。
●邻域解构造
主要思路为构建一定数量的邻域规则，利用邻域规则构造邻域解（邻域解是当前解的“邻居”，通常保留有当前解的大部分性质，在小部分上进行改动）。邻域规则为算法优化提供了探索方向，若邻域解优于最优解，则更新最优解与当前解为邻域解，并进行下一次迭代。
●算法停止准则
(1) 最大运行时间
算法迭代优化过程中设置有最大运行时间限制。当算法运行时间达到最大运行时间时，不论问题规模多大，算法立即停止并输出当前的最优解作为此次调度的最终输出方案。在算法运行时间不变的情况下，问题规模越大，理论上迭代的次数就越少，方案得到优化的程度也就越低。
(2) 最大迭代次数
算法迭代优化过程中设置有最大迭代次数限制。当邻域搜索的迭代次数达到最大迭代次数时，算法立即停止并输出当前的最优解作为此次调度的最终输出方案。理论上每次迭代的时间会随着问题的规模增大而增大。
(3) 最大无改进迭代次数
算法迭代优化过程中设置有最大无改进迭代次数限制。当邻域搜索的连续迭代的无改进次数达到最大无改进迭代次数时，算法立即停止并输出当前的最优解作为此次调度的最终输出方案。每当当前迭代中解有改进时，连续迭代的无改进次数重新置为0。
图2算法框架
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