Sublevel stope layout planning through a greedy heuristic approach based on dynamic programming
Notice bibliographique
Résumé
Sublevel stoping is a commonly used underground mining method in which the profit can be increased by optimizing the layout plan. The complexity of the sublevel stope layout problem is demonstrated by showing it is a special case of the independent set problem, which is NP-hard. A novel approach based on dynamic programming is proposed to solve the sublevel stope layout problem. This approach identifies the recurring subproblems and memoizes their results. Memoizing subproblems reduces the solution time by shifting the computational burden of recalculation to the computer memory. To solve larger problem instances, a greedy heuristic is introduced to further decrease the solution time and limit the memory usage. For smaller problem sizes, the heuristic can be lifted and the approach can be used as an exact method. A large case study is presented to demonstrate the performance of the approach. The results show that that the stope layout plan is generated fast and it captures the valuable regions of the orebody well. A second, smaller case study is presented to benchmark the introduced exact and heuristic approaches. The exact approach outperforms the heuristic approach only by 1% while the solution time is reduced by more than 99%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».