Файл: Чесноков, Н. И. Оптимизация решений при разработке урановых месторождений.pdf

объекты капитальных вложений оцениваются в процен­ тах от максимальной суммы единичных оценок.

Эта первоначальная ранжировка объектов по степе­ ни их значимости подвергается коррекции, для чего осу­ ществляется специальный опрос членов комиссии. Кор­ рекция оценок рангов значимости производится по боль­ шинству голосов. В рассматриваемом примере после опроса осуществлена следующая коррекция оценок степе­

Возникает вопрос, может ли полученная ранжировка признаков по степени их значимости считаться оптималь­ ной? Учитывая источники и сам процесс воссоздания оценок, включая подчинение мнения меньшинства мне­ нию большинства, на поставленный вопрос следует дать отрицательный ответ.

При неправильном подборе членов комиссии и нали­ чии прочих не затрагиваемых здесь факторов возможно формирование каких-то группировок, возникновение групповых мнений. Это означает, что часть членов ко­ миссии подсознательно создает (может создавать) груп­ пы с общими интересами (коалиции). Интересы же та­ ких коалиционных групп не всегда совпадают с общими объективными интересами системы в целом.

Наиболее оптимальную объективную оценку призна­ ков при решении таких вопросов можно получить, ис­ пользуя методы теории игр. Чтобы избежать ошибок при формировании таких группировок, следует исходить из принципа, согласно которому расхождения (диверген­ ции) между оценками отдельных субъектов (членов ко­

системы и оптимальной их ранжировкой следует в таком случае понимать учет принципиальных позиций всех чле­

•247

нов комиссии. Для решения задачи может быть нспольван принцип min max (критерий Сэвиджа) [64], заклю­ чающийся в минимизации максимальных потерь, свя­ занных с принятием ошибочных решений. При этом сос­ тавляется матрица коэффициентов

(5.2)

в которую подставляются числа, отражающие отклоне­ ния оценок отдельных членов комиссии от оценки комис­ сии в целом. Коллективное решение определяется путем минимизации максимально возможных отклонений еди­

решаются, в частности, путем применения методов ли­ нейного программирования. В последующем разделе ал­ горитм подобного решения будет рассмотрен подробнее.

Достоинством предложенного решения служит то, что он может быть использован для оценки любых произволь­ ных показателей, в решении учитываются отклонения всех единичных оценок от суммарной и решение может быть найдено с помощью ЭВМ.

Рассмотренный метод в принципе может быть исполь­ зован для решения многих исследовательских и производ­ ственных задач (замена оборудования, выбор направ­ ленности исследовательской тематики, оценка эффектив­ ности организационных и технических мероприятий, оп­ тимальное планирование и т. д.), если тем или иным мето­ дом (субъектвным или объективным) выполнена ран­ жировка признаков по степени их значимости и дана их количественная оценка.

218

шітелыіые трудности в связи с большой сложностью и многоплановостью производства.

Формулировка и аналитическое решение задач опти­ мизации больших сложных систем, имеющих, как пра­ вило, динамичный стохастический характер, часто взаимно антагонистические условия функционирования слагающих их подсистем, описываемые сложными, по­ строенными в иерархической форме математическими моделями, в некоторых случаях либо вообще невыпол­ нимы даже на ЭВМ из-за необходимости очень больших объемов вычислений и трудностей математического .ха­ рактера, либо требуют для своего выполнения таких уп­ рощающих допущений, которые в значительной мере сни­ жают практическую ценность теоретического решения. Это в полной мере относится к горному производству.

Недостаточная методическая проработанность вопро­ сов оптимизации больших систем является одной из при­ чин довольно медленного внедрения методов нахожде­ ния оптимальных проектных решений при проектирова­ нии новых рудников и оптимизации технологической цепи производства действующих горнодобывающих пред­ приятий. Из-за сложного характера горного производ­ ства многие задачи оптимизации приходится расчленять на более легкие подзадачи, которые в совокупности не вполне эквивалентны общей.

При этом достигается приближенное оптимальное ре­ шение, поскольку в соответствии с общим методическим принципом системного подхода сумма локальных оптимумов по подсистемам нс совпадает с глобальным оп­ тимумом сложной системы. В этом проявляется эмерджептпость сложных систем (от английского emergency — непредвиденное свойство), означающая наличие у слож­ ной системы свойств, не присущих ни одному из состав­ ляющих ее элементов. Однако системный подход к ре­ шению проблем оптимизации производства не исключает возможности последовательного приближения к опти­ мальному состоянию системы путем усовершенствования ее отдельных звеньев. Такой метод приближения к опти­ мальному состоянию систем горного производства может быть назван методом последовательной многошаговой оптимизации. В его основе лежит принцип расщепления систем и отдельных их структурных элементов на сос­ тавляющие с последующим анализом и оптимизацией их возможных состояний. Результаты анализа возможных

249

состояний структурных элементов в рамках исследуемой подсистемы могут быть внедрены в производство с приб­ лижением к расчетному оптимуму исследуемого элемен­ та структуры без оптимизации всей системы в целом. При этом должно быть соблюдено условие, согласно ко­ торому исключается ухудшение показателей смежных операций (рис. 21). Вторым шагом оптимизации являет­ ся моделирование состояния последующего смежного элемента системы с учетом достигнутого состояния пред­ шествующего элемента. Состояние моделируемого эле­ мента в свою очередь является вводом в следующий структурный элемент при последующем шаге оптимиза­ ции. При этом также должно быть соблюдено условие, согласно которому исключается ухудшение состояния последующих элементов системы.

В процессе выполнения последующих шагов опти­ мизации достигается постепенное приближение к опти­ мальному состоянию системы в целом путем соблюде­ ния указанных условий, а также путем учета обратных связей элементов, последовательно объединенных в про­ цессе многошаговой оптимизации.

Основные природные и технологические факторы, влияющие на экономическую эффективность горного предприятия, выявляются в процессе детального фактор­ ного анализа производства. Исследуется порциальное влияние отдельных факторов на изменение основных технико-экономических показателей. Наиболее сущест­ венные связи структурных элементов системы горного производства аппроксимируются с использованием ме­ тодов математической статистики, корреляционного и регрессионного анализов, включая метод множественной корреляции, а также методов математического анализа, матричной алгебры и в некоторых случаях метода ста­ тистических испытаний (Монте-Карло). Анализ выявлен­ ных зависимостей позволяет наметить основные техни­ ческие и технологические мероприятия по совершенство­ ванию соответствующих элементов технологической цепи производства, последовательное внедрение которых в со­ ответствии с принципами многошаговой оптимизации позволяет постепенно приблизить исследуемую сложную систему к ее оптимальному состоянию.

Метод системного анализа, основанный на принципе расчленения системы на составляющие элементы и их раздельного изучения с учетом всех сложных внутрен-

250

ііий при Национальном совете по углю только в одной трети всех решаемых задач применяются электронные вычислительные м ашины.

Улучшение уровня руководства горнодобывающей промышленностью в ближайшие годы неразрывно связа­ но с вопросами освоения и внедрения автоматизирован­ ных систем управления (АСУ), основанных на примене­ нии методов нахождения оптимальных решений с ис­ пользованием современных вычислительных методов оп­ тимизации, электронно-вычислительных машин и опе­ ративных средств связи для передачи информации с предприятия в вычислительные центры.

Внедрение методов нахождения оптимальных вариан­ тов при планировании и оперативном руководстве гор­ ным производством является важной народнохозяйст­ венной задачей.

Среди важнейших задач, решаемых при разработке автоматизируемых систем управления горным производ­ ством, особое место занимает проблема разработки те­ кущего автоматизированного оптимального планирова­ ния добычных работ по выемочным участкам.

В связи с весьма высокой изменчивостью основных геологических параметров урановых месторождений рас­ четные значения запасов по очистным блокам обычно значительно отличаются от фактических, полученных по результатам их отработки. Ненадежность исходных дан­ ных при планировании добычи руды и металла очистны­ ми участками и шахтами, осуществляемом традиционны­ ми методами субъективных оценок, вызывает естественное стремление производственников обезопасить выполнение плана от случайностей. В результате могут проявиться тенденции к опережающей отработке богатых участков, что не всегда вызвано производственной необходимо­ стью. Поэтому вопрос разработки методики текущего оптимального автоматизированного планирования добыч­ ных работ, внедрение которой позволило бы более пла­ номерно отрабатывать запасы очистных участков, гори­ зонтов и месторождений в целом при обязательном ус­ ловии выполнения плановых заданий по добыче конеч­ ной продукции, ее качества, себестоимости единицы и других планируемых показателей, представляет весьма большой интерес для производства.

Применяемые в настоящее время на подземных руд­ никах методы и модели оптимального планирования до-

253