Bridging gaps in intelligent truck dispatching: An underexplored PPO-based model with expanded feature integration within open pit mines
Notice bibliographique
Résumé
The mining industry is increasingly adopting intelligent systems to address challenges such as declining ore grades, rising operational costs and sustainability demands. This study presents a Proximal Policy Optimisation (PPO)-based truck dispatching model designed to enhance operational efficiency in open-pit mining. Addressing two key research gaps – limited integration of dispatching features and underutilisation of advanced reinforcement learning (RL) algorithms – the proposed model incorporates 19 critical features and is evaluated against the conventional Fixed Schedule (FS) method. A discrete event simulation environment was developed to emulate an open pit case study with heterogeneous trucks and shovels. The PPO model demonstrated convergence within 3.5 h and outperformed the FS baseline across multiple key performance indicators, including a 5.7% increase in total production, 4.2% improvement in plant delivery, and 13.2% higher truck utilisation. Compared to widely used RL algorithms in this domain, the PPO approach achieved faster convergence despite handling a more complex feature set. These findings highlight the potential of PPO as a robust and scalable solution for intelligent dispatching, offering practical benefits for Mining 4.0 initiatives.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».