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Optimization of surface mining dig limits with a practical heuristic algorithm

机译：用实用启发式算法优化表面挖掘挖掘限制

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An algorithm is presented for optimizing the classification of surface mine material subject to excavating constraints. High-resolution, expected-profit models are optimized to classification maps subject to site-specific excavating constraints. This optimization problem defies traditional closed-form analytical solutions. A practical heuristic algorithm quickly determines the optimum final destination for material subject to realistic selectivity constraints. The expected profit could be calculated from an estimated model if the value calculations are all linear; otherwise, simulation could be used. In both cases, a single expected profit for all destinations on a high-resolution grid is the starting point for dig limits optimization. Maximizing expected profit in a risk-neutral manner is correct given the repeated nature of grade-control decisions over relatively short timeframes.
机译：提出了一种算法，用于优化经受挖掘约束的表面矿床的分类。 高分辨率，预期利润模型被优化到受现场特定挖掘约束的分类地图。 这种优化问题无视传统的封闭式分析解决方案。 实用的启发式算法快速确定了以现实选择性约束的材料的最佳最终目的地。 如果值计算全线性，则可以从估计的模型计算预期的利润; 否则，可以使用模拟。 在这两种情况下，高分辨率网格上所有目的地的单一预期利润是DIG限制优化的起点。 在相对较短的时间范围内，以风险中性方式最大化预期利润是正确的。

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