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露天矿山生产调度系统是矿山生产的核心，生产调度系统的优化效果直接影响露天矿山的生产效率和生产效益。露天矿山的生产规模较大，生产场地分散，并且不易实时掌握各工艺的生产情况。为实现露天矿山生产调度系统的柔性管理，以及实现矿山企业更高层次的自动化与数字化，这要求露天矿山生产调度系统具有局部自治和分布式决策特性。为此将多智能体技术应用到露天矿山生产调度系统中，拓展与完善露天矿山生产调度系统功能。主要研究工作如下：（1）根据露天矿山生产工艺和多智能体理论，构建基于Multi-Agent技术的露天矿山生产调度系统。将生产调度系统分为任务Agent、生产调度Agent、爆破Agent、运输Agent以及破碎Agent五个单智能体。每一个单智能体具有自治能力，并且各单智能体之间是相互约束、相互协调。（2）根据智能体理论构建上述五个单智能体的内部结构。每一个单智能体所具备的功能不同，其内部的结构也不同。根据慎思型Agent与反应型Agent的基本结构形式构建各Agent的内部结构。运用GA-ANFIS算法、常规建模方法、改进的粒子群算法（PSO）建立智能体的推理决策模块。（3）采用黑板模式进行单Agent之间以及Agent与环境之间的通信，各单Agent将初始数据、处理结果等放到一个共享区域，各Agent在黑板中获得所需要数据。选择部分全局规划（PGP）对系统进行协调。（4）根据某露天矿山实际生产情况，建立该矿山基于Multi-Agent技术的露天矿山生产调度系统。根据矿山的相关数据，设定系统中各Agent之间的约束条件及系统的运作流程，运用MATLAB软件实现生产调度系统的仿真，并得出该矿山的生产调度方案。本文根据多智能体理论建立露天矿山生产调度系统，并根据某矿山生产情况实现生产调度系统的仿真，得到该矿山的最优生产调度方案，降低了生产成本，提高了矿山生产效益，对矿山生产调度计划的制定有一定的参考价值。