Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПОИСКА ПРЕДЕЛЬНЫХ ГРАНИЦ КАРЬЕРОВ РУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ ПЛАВАЮЩЕГО КОНУСА И ЛЕРЧА-ГРОССМАНА

Работа №70470

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

информатика

Объем работы65
Год сдачи2018
Стоимость4790 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
302
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 6
1.1 Задача оптимизации границ карьеров в системе недропользования .... 6
1.2 Основные методы нахождения предельных границ карьеров рудных
месторождений 8
1.3 Постановка задачи 14
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ МЕТОДА
ПОИСКА ПРЕДЕЛЬНЫХ ГРАНИЦ КАРЬЕРОВ 15
2.1 Математическая постановка задачи 15
2.2 Приведение блочной модели к виду графа 17
2.3. Описание разработанного метода 22
2.4 Параллельный алгоритм поиска предельных границ карьеров 27
ГЛАВА 3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ПОИСКА
ПРЕДЕЛЬНЫХ ГРАНИЦ КАРЬЕРОВ 30
3.1 Выбор инструментальных средств разработки 30
3.1. Реализация последовательной версии метода 33
3.3 Реализация параллельной версии метода 43
ГЛАВА 4. ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ 50
4.1. Технические характеристики аппаратного обеспечения 50
4.2 Проведение вычислительных экспериментов 50
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 58
ПРИЛОЖЕНИЕ

При проектировании добычи полезных ископаемых открытым способом одной из важнейших задач является определение оптимальных границ карьеров рудных месторождений. Решение этой задачи позволяет определить максимальную возможную экономическую выгоду от добычи полезных ископаемых без учёта затрат времени, производственных ограничений, материальных затрат на обслуживание техники и оплату труда и т.д. На основе решения этой задачи в дальнейшем рассчитывается целесообразность и экономическая выгода добычи ископаемых с учётом перечисленных факторов, определяется местоположение фабрик переработки, транспортных путей, отвалов и других узлов предприятия.
Наиболее часто используемые в настоящее время методы решения этой задачи обладают рядом недостатков: алгоритмы, обладающие приемлемым временем обработки моделей (модификации плавающего конуса) не всегда дают максимальную оптимальную оболочку карьера, что может привести к неверной оценке экономической выгоды и затрат на добычу; с другой стороны, методы, обеспечивающие качественный результат (алгоритм Лерча-Гроссмана) имеют очень большую вычислительную сложность, что делает их неэффективными при расчёте больших моделей месторождений. Из вышеперечисленного можно сделать вывод, что существует необходимость в разработке новых методов решения данной задачи, которые давали бы оптимальный результат, при этом обеспечивая приемлемое время обработки моделей больших месторождений.
Целью данной работы является разработка и реализация алгоритма поиска предельных границ карьеров рудных месторождений на основе существующих методов, удовлетворяющего поставленным условиям

В рамках работы будет проведено теоретическое обоснование а также исследование вычислительной сложности предлагаемого метода.
Для достижения поставленной цели в ходе выполнения работы необходимо решить ряд задач:
- Изучить теоретические основы задачи поиска предельных границ карьеров рудных месторождений;
- Провести анализ и сравнение существующих методов решения данной задачи;
- Разработать новый алгоритм, используя комбинацию
существующих методов поиска;
- Реализовать разработанный алгоритм для проведения вычислительных экспериментов;
- Провести вычислительные эксперименты;
- Сравнить результаты работы приложения с результатами реализаций существующих методов;
- Предложить возможные варианты улучшения
предложенного метода.
Данная работа разделена на четыре главы. В первой главе «Анализ предметной области» приводится постановка задачи поиска предельных границ карьеров рудных месторождений как части задачи оптимизации границ карьеров в системе добычи ископаемых открытым способом, рассматриваются наиболее часто используемые в настоящее время методы решения данной задачи с определением их основных достоинств и недостатков.
Во второй главе «Разработка теоретических основ метода поиска предельных границ карьеров» производится математическая постановка задачи оптимизации границ карьеров, приводится описание схем работы разработанного метода, а также вычисляется ассимптотическая оценка вычислительной сложности алгоритма.
В третьей главе «Программная реализация метода поиска предельных границ карьеров» описываются основные этапы разработки приложения, реализующего разработанный метод, а также обосновывается выбор инструментальных средств разработки.
В четвёртой главе «Проведение вычислительных экспериментов» приводятся результаты исследований эффективности приведённого метода, описание наборов тестовых данных и аппаратных средств, на которых проводились вычислительные эксперименты. Кроме того, проводится сравнение времени и эффективности работы с реализациями методов плавающего конуса и Лерча-Гроссмана.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В работе рассматривается задача поиска предельных границ карьеров рудных месторождений, проводится анализ существующих путей решения, разработка нового метода решения данной задачи, а также приведена методика распараллеливания разработанного метода для вычислительных структур с общей памятью.
Представленный метод позволяет свести поставленную задачу к поиску некого множества вершин на графе. Методы, основанные на теории графов хорошо показывают себя при решении многих задач, в том числе и поиска предельных границ, поскольку обеспечивают высокую точность результата независимо от вида исходных данных. Алгоритм показывает более приемлемый результат по времени, чем популярный алгоритм Лерча- Гроссмана, при этом не уступая ему в качестве решения. Разработанная параллельная реализация позволяет ещё сильнее сократить затраты времени на обработку модели, что позволяет, при неизменности времени вычислений, увеличить масштаб модели месторождения, что ведёт к повышению точности результатов.
Исходя из вышеперечисленного, цель работы можно считать достигнутой.
В качестве дальнейших возможных путей развития проекта можно предложить следующее:
- Оптимизацию алгоритма путём добавления параллельного послойного построения конусов;
- Разработка метода поиска решения задачи оптимального порядка извлечения блоков;
Результаты вычислительных экспериментов показали высокую эффективность разработанного метода, в сравнении с существующими методами поиска предельных границ карьеров.



1. Arnold K., Gosling J., Holmes D. The Java programming language. - Addison Wesley Professional, 2005.
2. Beazley D. Understanding the python gil //PyCON Python Conference. Atlanta, Georgia. - 2010.
3. Beazley D. Inside the python GIL (slides) //Python Concurrency Workshop. - 2009.
4. Brian Jones, David Beazley,Python Cookbook, 3rd Edition, O'Reilly Media May 2013, 43 - 45
5. Caccetta L., Hill S. P. An application of branch and cut to open pit mine scheduling //Journal of global optimization. - 2003. - Т. 27. - №. 2-3. - С. 349-365.
6. Chun W. Core python programming. - Prentice Hall Professional, 2001. - Т.
1.
7. Dagdelen K. Open pit optimization-strategies for improving economics of mining projects through mine planning //17th International Mining Congress and Exhibition of Turkey. - 2001. - С. 117-121.
8. Dagum L., Menon R. OpenMP: an industry standard API for shared- memory programming //IEEE computational science and engineering. - 1998. - Т. 5. - №. 1. - С. 46-55.
9. Dimitrakopoulos R., Farrelly C. T., Godoy M. Moving forward from traditional optimization: grade uncertainty and risk effects in open-pit design //Mining Technology. - 2002. - Т. 111. - №. 1. - С. 82-88.
10. Dorit S. Hochbaum. The Pseudoflow Algorithm: A New Algorithm for the Maximum-Flow Problem, Operations Research Volume 56 Issue 4, July 2008 Pages 992-1009
11. During B. Sprint driven development: agile methodologies in a distributed open source project (PyPy) //International Conference on Extreme Programming and Agile Processes in Software Engineering. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2006. - С. 191-195.
12. E. Elahizeyni, R. Kakaie. A new algorithm for optimum open pit design: Floating cone method III, A. Yousefi, Journal of Mining & Environment,
13. Espinoza D, Goycoolea M, Moreno E, Newman A. Minelib 2011: A library of open pit production scheduling problems. // Ann. Oper. Res., 2013. Vol.206(1), P. 93-114.
14. Grant M., Boyd S., Ye Y. CVX: Matlab software for disciplined convex programming. - 2008.
15. Halterman. Richard L. Fundamentals of. Programming. C++. DRAFT. School of Computing. Southern Adventist University. May 22, 2018
16. Khalokakaie R. Computer-aided optimal open pit design with variable slope angles : дис. - University of Leeds, 1999.
17. Lerchs H. and Grossmann I. F. Optimum design of open pit mines. CIM Bull. , 58, 1965, 47-54. Vol.2, No.2, 2011, 118-125.
18. Mark Lutz, Programming Python, 4th Edition, O'Reilly Media, December 2010, 48 - 49
19. Yegulalp T. M. and Arias J. A. A fast algorithm to solve the ultimate pit limit problem. In Proc. 23 rd symposium on the application of computers and operations research in the mineral industries (APCOM) (Littleton, Colorado: AIME, 1992), 391-7..
20. Wen-Mei W. H. GPU computing gems emerald edition. - Elsevier, 2011.
21. Антонов А. С. Параллельное программирование с использованием технологии OpenMP. - 2009.
22. Арнольд К., Гослинг Д. Язык программирования JAVA. - СПб. и др. : Питер-пресс, 1997.
23. Брюс Эккель,Философия Java, Питер, Библиотека программиста, с. 21 - 22
24. Васильев П.В., Михелев В.М., Петров Д.В. Оценка вычислительной сложности алгоритмов оптимизации границ карьеров в системе недропользования // Научные ведомости Белгородского
государственного университета. Серия: Экономика. Информатика.
2015. №19 (216).
25. Васильев П.В., Михелев В.М., Петров Д.В. Применение параллельного алгоритма плавающего конуса для решения задачи поиска предельных границ карьеров // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика.
2016. №2 (223).
26. Галустьян Э. Л. Технологические аспекты проблемы оптимизации
углов наклона бортов карьеров //Горный информационно-
аналитический бюллетень (научно-технический журнал). - 1999. - №.
2.
27. Гергель В. П. Высокопроизводительные вычисления для
многопроцессорных многоядерных систем //М.: Издательство
Московского университета. - 2010. - С. 534.
28. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB //Справочник. - 2001.
29. Ерёмин Д. И., Ягфарова Н. И., Абишев Д. А. Алгоритм Лерча — Гроссмана и его реализация на центральном и графическом процессорах // Современные тенденции технических наук: материалы III Междунар. науч. конф. (г. Казань, октябрь 2014 г.). — Казань: Бук, 2014. — С. 8-13. — URL https://moluch.ru/conf/tech/archive/123/6334/ (дата обращения: 12.05.2018).
30. Корнеев В.Д. Параллельное программирование в MPI, изд-во СО РАН, Новосибирск, 2000, 213 стр.
31. Левин М. П. Параллельное программирование с использованием OpenMP //М.: Бином. - 2008.
32. Немнюгин С. А. Параллельное программирование для
многопроцессорных вычислительных систем. - БХВ-Петербург, 2002.
33. Новожилов М. Г., Куценко В. И., Дриженко А. Ю. Оптимизация параметров высоких уступов при разработке глубоких горизонтов карьеров //Горный журнал. - 1983. - №. 2. - С. 14-18.
34. Павловская Т. А., Щупак Ю. А. C/C++. Программирование на языке высокого уровня. Структурное программирование. - М. и др. : Питер, 2002.
35. Полищук С. З. и др. Прогноз устойчивости и оптимизация параметров бортов глубоких карьеров //Днепропетровск, Полиграфист, 2001 г. 138 с. - 2001. Полищук С. З. и др. Прогноз устойчивости и оптимизация параметров бортов глубоких карьеров //Днепропетровск, Полиграфист, 2001 г. 138 с. - 2001.
36. Россум Г., Дрейк Ф. Л. Д., Откидач Д. С. Язык программирования Python //М.: Вильяме. - 2001.
37. Саканцев М. Г. Оптимизация границ глубоких карьеров цветной металлургии: Автореф. дисс.... канд. техн. наук.-Свердловск, 1983.-19 с. - 1983.
38. Саммерфилд М. Программирование на Python 3. - 2011.
39. Страуструп Б. Язык программирования C++. - Бином, 2011.
40. Сузи Р. А. Язык программирования Python //М.: Бином. Лаборатория знаний. - 2006.
41. Шпаковский Г.И. Реализация параллельных вычислений: MPI, OpenMP, кластеры, грид, многоядерные процессоры, графические процессоры, квантовые компьютеры. Минск. БГУ. 2011 г. - 176 с.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ