基于深度强化学习与物联网的多目标无人采矿车队调度优化框架

为解决露天矿山短期生产调度中车队利用率低、运输成本高的问题，研究人员开发了集成深度强化学习(DQN)与物联网(IoT)的多目标优化框架。该研究通过并行控制多台电铲与矿卡，实现车队闲置时间减少19.2%、利用率提升4.4%、运营成本降低5.5%，显著优于传统PSO和NSGA-II算法，为智能矿山动态调度提供了创新解决方案。

　　

露天矿山的生产调度一直是矿业运营中的核心难题。传统依赖人工决策和固定规则的方法难以应对复杂多变的地形条件、设备状态和任务需求，导致矿卡闲置率高、运输成本攀升。随着Industry 4.0技术的发展，智能矿山概念应运而生，但现有系统在实时动态调度方面仍存在明显短板。伊朗Sarcheshmeh铜矿的案例显示，传统优化算法如粒子群优化(PSO)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)仅能实现9.2%-12.7%的闲置时间削减，远不能满足现代化矿山的高效运营需求。

针对这一挑战，国内研究人员创新性地将深度Q网络(DQN)与物联网传感技术相结合，构建了双环境模拟系统。该框架通过实时采集矿卡位置、速度等IoT数据，结合深度强化学习的经验回放机制和目标网络稳定技术，实现了对17个装载点、117台矿卡的大规模动态调度。研究采用8小时连续作业模拟，对比了假设场景(6装载点/40矿卡)与实际矿山数据，验证了模型的普适性。

方法论
研究团队建立了包含运输成本、设备闲置率和总产量三个目标的优化函数，通过DQN算法将离散化的调度决策转化为马尔可夫决策过程。关键创新在于引入IoT实时行程时间估算模块，替代传统的固定距离假设，并采用双路径(前进/返回)独立建模提升精度。

结果与讨论
实验数据显示，DQN-IoT模型在真实矿山场景中实现矿卡闲置时间19.2%的降幅，较PSO(12.7%)和NSGA-II(9.2%)提升显著。车队利用率提高4.4%，运营成本节约5.5%，这些指标均创下当前领域最优纪录。特别值得注意的是，模型在突发设备故障模拟中展现出快速自适应能力，调度策略调整延迟控制在30秒以内。

结论
该研究证实了深度强化学习与IoT融合在复杂工业场景中的巨大潜力。通过建立虚拟与现实矿山的数字孪生交互，DQN-IoT框架不仅解决了多目标优化的帕累托前沿求解难题，更开创了数据驱动的实时调度新模式。这项发表于《Expert Systems with Applications》的成果，为全球矿业智能化转型提供了可复用的技术范式，其方法论亦可拓展至港口物流、智慧农业等广义资源调度领域。研究团队特别指出，下一步将探索图神经网络(GNN)与5G边缘计算的结合，以进一步提升超大规模矿区的决策响应速度。