Agent-Based Systems and Dynamic Multi-Agent Scheduling for Fleet Management in Underground Mines: Towards Mining 4.0

Giuseppe Basilico

Mémoire de maîtrise (2020)

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Résumé

Cette thèse présente un système multi-agents et une stratégie d'ordonnancement dynamique multi-agents pour la gestion de la flotte d'équipements dans les mines souterraines. Les activités de gestion de la flotte visées, plus spécifiquement, sont le dispatching, le routage et la gestion du trafic des véhicules miniers, qui concernent respectivement: l'attribution de la destination suivante à un véhicule qui vient de terminer une tâche; le choix de l'itinéraire à suivre pour atteindre la destination visée; la coordination du trafic dans le réseau de transport souterrain, qui se compose de segments de tunnel bidirectionnels à une seule voie. Afin de reproduire le comportement et d'évaluer les performances du système de gestion de la flotte à base d'agents proposé, un modèle de simulation à base d'agents d'une mine d'or souterraine canadienne est conçu en utilisant AnyLogic. Les résultats de l'étude de simulation indiquent que, en adoptant la solution proposée dans ce mémoire, le système minier serait en mesure d'atteindre des volumes de production plus élevés, une plus grande capacité d'expansion du réseau souterrain, et une meilleure réactivité à la demande des zones de travail souterraines qu'actuellement. Ceci est synonyme de meilleure efficacité du système logistique et productif. De plus, on observe une amélioration de la performance du goulot d'étranglement du système, une meilleure utilisation des ressources et une diminution du nombre de kilomètres parcourus par tonne de minerai extrait. Ceci est synonyme de meilleure efficience du système logistique et productif. Enfin, grâce au système de gestion de flotte multi-agents, la mine bénéficie d'une agilité et d'une auto-organisation accrues. La solution proposée s'intègre dans le paradigme Industrie 4.0 et constitue les premiers pas vers la “mine intelligente”. Dans cette optique, une des contributions de ce mémoire est de détecter les améliorations ponctuelles des indicateurs clés de performance de la mine, et ainsi de quantifier les retours sur l'investissement dans l'Industrie 4.0.

Programme:
Maîtrise recherche en génie industriel
Directeurs ou directrices:
Adresse URL de PolyPublie:
Université/École:
Polytechnique Montréal
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:9153
ORCID
Date du dépôt:
10 nov. 2021 15:28
Dernière modification:
14 oct. 2026 10:51
Citer en APA 7:
Basilico, G. (2020). Agent-Based Systems and Dynamic Multi-Agent Scheduling for Fleet Management in Underground Mines: Towards Mining 4.0 [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. PolyPublie. https://publications.polymtl.ca/9153/

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