采矿方法优化中灰色关联理论的作用分析.pdf

采矿方法优化中灰色关联理论的作用分析 王佳宝邢珊珊耿雨 沈阳清华工程监理咨询有限公司 1 1 0 0 0 3 【 摘 要】本文主要对采矿方法优化中 灰色关联理论的应用和作 用进行了 分析， 指出 通过 简 单的灰色关联法在采矿方法中 进行数值优选 时， 在很 大程度上会致使其结果失真， 于是笔者对多目 标模糊决策法做 了 相应的改进， 结果发现方法更加优越 简 单。 【 关键词】采矿； 灰色关联； 多目 标模糊决策； 数值优选 在社会以及农业等诸多的抽象系统 因素分析中， 灰色关联理论 和多目标模糊决策被广泛 的运用， 这在很大程度上显示了两种方法 的实用性 。 最近几年来 ， 灰色关联理论和多目标模糊决策法已应 用在 采矿 方法的数值优选中， 笔者认为， 在解决这些问题的过程中， 以上 两种方法所具有的优越性还需进一步的探讨和分析。 1 ． 灰色关联理论的应用 1 ． 1 关联 系数计算 在采矿生产的实践活动中， 所有被评价指标的因量纲不一样 ， 相互之间均存在较大的差别， 如， 当采矿生产能力以 “ 吨／ 月” 作为计 量单位时， 其数值能达 1] 1 0 0 0 左右， 但其采矿损失率以及矿石贫化率 一 定将 L l t b。 倘若不对它们做相应的无量纲化处理， 直接单一的应 用灰色关联理论的式 1 ， 对被比较的数据列中所有元素和与参考数 据列 中一些相应元素的关联系数进行计算 ， 此时参考数据列视为一 种假设最优组合， 其两级的最小差一定是零， 但其两级的最大差在通 常情况下均是取 自采矿生产能力指标 ， 而且数值较大， 所以， 在计算 矿石贫化率和采矿损失率指标的关联系数时， 因为式 1 中的数据项 小于两级最大差， 在很大程度上会造成该部分的关联系数偏大， 进 而给结果的正确性造成影响。 毒 忙 其中， iX o k 一 t J 在式 1 中，p 是分辨系数， 其取值范围为 p ∈ 0 ， 1 ， 该值不会 给关联度的大小顺序造成影响， 在通常情况下， 取 P 为0 ． 5 。 1 ． 2 参数无量纲化 通过运用初值化算子及均值化算子、 区间值化算子D ． 、 D， 、 D 均 能使系统指标序列无量纲化， 现阶段， 在很多文献中均应用区间值化 算子D ， 来进行计算 ， 其公式详见如下 当x k 是正向指标时 当x ． k 是负向指标时 ‘ ‘ j ；； i 6 f， 1一 ； ； f 1 实质上， 式 2 、 3 可作为多目 标模糊决策法中一种优属度的 计算公式， 从一般意义上来讲， 该结果可反映出其指标的优良程度； 事实上， 式 1 所表示的一种关联系数在很大程 度上更能体现指标 的优 良程度。 因此 ， 笔者认为 在采矿方法数值优选中， 通过运用D ． 、 D ， 来实现无量纲化 ， 其效果会显著， 其中， 使,ND， 运算会表现的更加 便捷。 ‘ 2 多目标模糊决策法的改进 在采矿方法优选中， 运用最广泛的一种多目标模糊决策法模型 为 B W ． R 在通常情况下， 该种方法按照相对选择率的大小来排定所有采 矿方法的优劣顺序， 该原理既简单， 又给手工计算带来方便， 同时其 结果 的准确性较 高。 但是， 其指标优属度的计算公式依然有改进的 地方， 如此方法可用式 5 或式 6 对指标的优属度进行相应的计 算 a 是正向指标时 ． -2 L 5 当a ．是负向 指标时 盖 6 在这 里必须指出 式 【 6 迎需作进J一步的改进， 其原因就是， 此 NNa j m a x 为最劣值 ， 倘若仍运用它作为比较对象， 从表面上来看， 它 和正向指标的处理形式保持一致， 但从本质上来看， 减少了正、 负向 指标优属度的对比性 ， 人为地对负向指标的优属度所具有的价值进 行了削弱。 经过 比较分析， 笔者认为用式 7 来计算负向指标的优属 度 ， 其 效 果 更 佳 。 等 f7 1 3 应甬 例 某金矿矿脉属于含金石英脉 ， 其平均品位为7 - 8 9 克／ 吨 ， 矿体厚 度在8 m和1 5 m之间， 倾角在1 0 度和3 0 度之间， 矿石坚固性系数f 在8 和 l 2 之间， 松散系数为1 ． 7 ， 密度为2 ． 7 吨／ 立方米。 围岩着重表现为黑云 母斜长片麻岩， 其次便表现为角闪斜长片麻岩， 共坚固性系数f 在1 2 1J 1 4 之间， 属中等稳 固， 在靠近地表的一些风化带， 其稳固性比较差。 根据采矿技 术与地 质状况 ， 初步选择五种较为可行的采矿方 案， 五种方案和技术经济指标 、 用层次分析法所计算出的所有指标权 重值共同列于表1 中 。 其中， A ． 、 A， 、 A 、 A 、 A 别代表普通浅孔房 柱法、 锚杆护顶浅孔房柱法、 切顶锚杆中深孔房柱法、 下盘漏斗中深 孔房柱法以及爆力运搬中深孔房柱法。 在各项指标中， 其安全程度与 施工难易度属于一种定性评价指标 ， 而其余指标都属于一种定量评 价指标 ， 其中， 属于正向指标的有矿房生产能力、 安全程度以及采矿 工效和施工难易度， 其余4 项指标均属于一种负向指标。 方 矿房生产能 安全 程度 矿石贫 矿石损 采切工程 炸药单耗 采矿工效 施工难易 案 力 t d 评分 化率 ％ 失率％ 量illlll t k g t 度 评分 8 0 2 4 6 l 2 2 0 8 0 4 9 8 4 7 7 7 0 3 3 2 l 0 l 5 8 O 4 9 6 3 9 7 扎 2 0 0 4 5 9 8 l 6 1 8 8 0 5 4 l l 3 3 8 2 0 0 4 81 1 5 2 5 3 0 2 O 5 4 l 2 3 8 2 1 2 【 】 3 9 8 1 5 2 5 】 5 4 O 7 l O 3 8 4 权重 0 1 0 5 0 1 7 6 0 l 8 2 0 l 7 2 0 0 8 4 0 0 9 5 0 0 7 4 0 l 】 2 从表i 可以得出， 最优越的参考数据列为 { x } { 2 0 0 ， 4 ． 8 1 ， 8 ， 1 5 ， 8 ， 0 ． 4 9 ， 1 2 ， 4 ． 7 7 } ， 此时我们能得知两级最大差是1 3 0 ， 而两级 最小差是0 ， 于是， 式 1 可简化成 8 通过式 1 简化来的式 8 对方案Al 所对应的关联系数数据列 进行计算， 其结果为 k 0 ． 3 5 1 4 ， 0 ． 9 6 5 1 ， 0 ． 9 4 2 0 ， 0 ． 9 2 8 6 ， 1 ， l ， 0 ． 9 4 2 0 ， 1 ， 从表l 我们可以明显的看出， 简单的运用灰色关联法在 很大程度上会导致结果失真， 从而给决策造成一定的影响。 通过 运用改进的多 目 标模糊决策法， 我们可以创建以下优属度 矩阵 0 1 o 5 ，0 1 7 6 ， o l 8 2 ， 0 ． 1 7 2 ， o ．o 8 4 ，o o 9 5 ， 0 ．0 7 4 ， 0 l 1 2 1 0 W。 R 【 0 - 7 2 3 ，0 - 7 8 5 ， 0 ． 8 8 5 ， 0 ．7 5 3 ， 0 ． 6 7 1 1 1 由于在式 1 1 中， B B ， B B B ， 因此， 每项方案的优劣次 序可排列成A A， A A A ， 也就是说， 方案3 属于最优方案， 这 和文献 [ 1 ] 所给出的结果是相同的， 通过运用已经改进的多目 标模糊 决策法， 其运算过程将变得更为简捷。 4 、 结论 研究结果表 明， 在较为特殊的因素分析过程， 由于参考数据列 通常是已经存在的， 所以， 运用灰色关联法较为合适， 但针对一些方 案优选问题， 改进的多目 标模糊决策法将显得更为优越 ， 计算过程简 单。 参考文献 [ 1 ] 谢贤平． 矿 山设计研 究， 1 9 9 0 ， 5 2 5 2 7 [ 2 】 邓 聚龙 ． 灰 色 系统基 本 方法 ． 武 汉 华 中理 工 大学 出版 社 ． 1 9 8 7 ． 嬲 一 c ； ∞ ∞ 拍 ～ 一 一 一