Longterm schedule optimization of an underground mine under geotechnical and ventilation constraints using SOT

Long-term mine scheduling is complex as well time and labour intensive. Yet in the mainstream of the mining industry, there is no computing program for schedule optimization and, in consequence, schedules are still created manually. The objective of this study was to compare a base case schedule generated with the Enhanced Production Scheduler (EPS®) and an optimized schedule generated with the Schedule Optimization Tool (SOT). The intent of having an optimized schedule is to improve the project value for underground mines. This study shows that SOT generates mine schedules that improve the Net Present Value (NPV) associated with orebody extraction. It does so by means of systematically and automatically exploring the options to vary the sequence and timing of mine activities, subject to constraints. First, a conventional scheduling method (EPS®) was adopted to identify a schedule of mining activities that satisfied basic sets of constraints, including physical adjacencies of mining activities and operational resource capacity. Additional constraint scenarios explored were geotechnical and ventilation, which negatively effect development rates. Next, the automated SOT procedure was applied to determine whether the schedules could be improved upon. It was demonstrated that SOT permitted the rapid re-assessment of project value when new constraint scenarios were applied. This study showed that the automated schedule optimization added value to the project every time it was applied. In addition, the reoptimizing and re-evaluating was quickly achieved. Therefore, the tool used in this research produced more optimized schedules than those produced using conventional scheduling methods.Master of Applied Science (MASc) in Natural Resources Engineerin

Algoritmo genético adaptativo para otimização de modelos de simulação a eventos discretos.

Métodos de otimização combinados à simulação a eventos discretos têm sido utilizados nas mais diversas aplicações. Entretanto, estes métodos possuem baixo desempenho em relação ao tempo computacional, ao manipularem mais de uma variável de decisão. Dessa forma, o objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo genético adaptativo para otimização não linear de modelos de simulação, capaz de atingir bons resultados em termos de eficiência e qualidade de resposta, quando comparado a uma ferramenta de otimização comercial. Para tal, foi utilizado o delineamento de experimentos para definir os parâmetros mais significativos do algoritmo genético, e, para estes parâmetros, foram propostas adaptações. Pôde-se verificar que os parâmetros tamanho de população e número de gerações foram os mais significativos. Desta forma, estratégias adaptativas foram propostas a estes parâmetros, focando principalmente a definição do tamanho da população inicial e seu incremento ao longo das iterações realizadas pelo algoritmo de otimização. Foi implementado também um critério de parada para o algoritmo, baseado na melhoria da qualidade das soluções ao longo das gerações, e dois conjuntos de parâmetros foram definidos para os operadores genéticos de crossover e mutação. As alterações introduzidas no algoritmo fizeram com que este conseguisse apresentar bons resultados, tanto em termos de qualidade de resposta, quanto em termos de tempo necessário para sua convergência, quando comparado aos resultados alcançados por um software comercial na otimização de oito objetos de estudo