CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP LỰA CHỌN ĐỒNG BỘ THIẾT BỊ CHO MỎ LỘ THIÊN
2.2 Phân loại và đặc điểm của các phương pháp lựa chọn đồng bộ thiết bị
2.2.3 Nhóm các phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo
2.2.3.1- Phương pháp sử dụng hệ thống kiến thức chuyên gia:
Hệ thống kiến thức chuyên gia là một chương trình máy tính thông minh, sử dụng kiến thức và các thủ tục suy diễn, kết luận để giải quyết các vấn đề phức tạp đòi hỏi những ý kiến chuyên môn nổi bật của nhân loại cho các giải pháp đưa ra. Phần lớn các hệ thống chuyên gia đều dựa trên một qui luật tiếp cận cơ bản, có dạng sau:
Nếu (IF) [(sự việc 1),… (sự việc n)] thì (THEN) [(kết quả 1),… (kết quả n)]
Qui luật này có thể đơn giản hoặc phức tạp; có thể chỉ có một cặp câu lệnh (nếu-thì) nhưng cũng có thể có rất nhiều câu lệnh trên lồng ghép vào nhau. Ngoài ra, cũng có thể xuất hiện thêm các phép toán logic như: và (AND), hoặc (OR),… để thuận lợi cho việc diễn giải các vấn đề cần giải quyết.
Hình 2.5 minh họa một sơ đồ hệ thống chuyên gia điển hình, gồm những thành phần chính sau:
- Cơ sở kiến thức: lưu trữ kiến thức và những ý kiến chuyên gia đã được lập trình trong hệ thống.
- Bộ nhớ làm việc: lưu trữ các thông tin được người sử dụng cung cấp trong quá trình tư vấn cùng với những kết luận, tiểu kết luận, lý do,… mà hệ thống sẽ sử dụng tại bất kỳ thời điểm nào.
- Phương tiện kết luận: nắm các thông tin mà người sử dụng đã định nghĩa, đồng thời kiểm tra kiến thức lưu trữ trong cơ sở kiến thức để đưa ra các kết luận cho một vấn đề cụ thể
- Giao diện với người sử dụng: cung cấp một cơ cấu cho việc nhập và xuất các thông tin khi sử dụng
Hình 2.4. Sơ đồ của một hệ thống chuyên gia điển hình
Trong ngành mỏ đã có nhiều hệ chuyên gia, điển hình như: Cơ sở kiến thức lựa chọn đồng bộ máy xúc thuỷ lực và ô tô (Clarke et al, 1990), Chương trình lựa chọn các thiết bị làm đất (Amirkhania & Baker, 1992), Hệ thống chuyên gia lựa chọn máy xúc gầu treo (Erdern, 1994),…
2.2.3.2- Phương pháp sử dụng các thuật toán di truyền học:
Các thuật toán di truyền học là một kỹ thuật dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo, được phát triển từ lý thuyết phỏng đoán và thuyết phát sinh sinh vật.
Chúng là sự kết hợp của thuyết sinh tồn (tồn tại thuộc về kẻ mạnh nhất) với các hoạt động di truyền. Quá trình của thuật toán di truyền bắt đầu từ một thế hệ đầu tiên được tạo ra một cách ngẫu nhiên. Mỗi cá thể trong một thế hệ sẽ tách ra với một nhiễm sắc thể có một số lượng gen nhất định. Lúc đó, mỗi nhiễm sắc thể sẽ có cơ hội sống sót tốt hơn cho thế hệ sau.
Khi sử dụng để lựa chọn đồng bộ thiết bị trên mỏ lộ thiên, có thể khái quát thuật toán này như sau: thế hệ đầu tiên tạo ra một đám đông ngẫu nhiên cho số lượng mô hình và số lượng thiết bị có liên quan tới mô hình của mỗi thế hệ. Chi phí sẽ được tính toán và mỗi nhiễm sắc thể sẽ được ấn định cho một thế hệ dựa trên khả năng của nó để đáp ứng được các ràng buộc yêu cầu và đạt được chi phí tối thiểu. Thế hệ trải qua một loạt các quá trình ngẫu nhiên của thuật toán di truyền sẽ tạo ra một thế hệ mới.
Hình 2.6 minh họa cơ cấu của thuật toán di truyền. Trong đó, A, B,…N là các nhiễm sắc thể của thế hệ ban đầu (được hiểu là các mô hình, số lượng thiết bị và các ràng buộc); a, b, c,…n là các gen tạo nên các nhiễm sắc thể (các tên mô hình thiết bị và các số nhị phân được lựa chọn ngẫu nhiên). A và C là các nhiễm sắc thể của thế hệ sau được tạo nên bằng cách trộn các gen của các nhiễm sắc thể “mạnh nhất” trong thế hệ đầu tiên. Sau thế hệ đầu tiên, việc kiểm tra ngẫu nhiên cho phần còn lại của các thế hệ sẽ được thực hiện thông qua các quá trình điều khiển tiến hoá (thay đổi, thích nghi,…).
Hình 2.6. Minh họa cơ cấu thuật toán di truyền