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A Multiagent System for Truck Dispatching in Open-pit Mines
Indexado
WoS WOS:000894249100035
Scopus SCOPUS_ID:85101987372
DOI 10.1007/978-3-030-44783-0_35
Año 2020
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Material handling is an important logistic process for open-pit mines. In this process, shovels extract materials and load trucks that transport these materials to different destinations. To support this process, different centralized dispatching solutions have been implemented based on mathematical programming, heuristic processes or simulation modelling. Weaknesses in these methods can be observed in addressing the dynamics of a mine and by not providing a precise dispatching solution. In this paper, we present a solution based on Multiagent Systems (MAS) where the equipment items are represented by intelligent agents that interact with each other to meet the production goals at a minimum cost. The results obtained by applying the MAS in a simulated open-pit mine with actual data show more specific solutions than the current centralized solutions in a practical calculation time frame. In addition, the MAS decreases the truck costs on average by 18%.

Revista



Revista ISSN
Dynamics In Logistics 2194-8917

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Icarte, Gabriel Hombre Univ Bremen - Alemania
Universidad Arturo Prat - Chile
Universität Bremen - Alemania
2 Berrios, Paulina Mujer Universidad Arturo Prat - Chile
3 Castillo-Villagra, Raúl Hombre Universidad Arturo Prat - Chile
4 Herzog, Otthein Hombre Tongji Univ - China
Jacobs Univ - Alemania
Univ Bremen - Alemania
Tongji University - China
Jacobs University Bremen - Alemania
Universität Bremen - Alemania
Constructor University Bremen - Alemania
Constructor University - Alemania
5 Freitag, M -
6 Haasis, H -
7 Kotzab, H -
8 Pannek, J -

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Origen de Citas Identificadas



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Citas Identificadas: 12.5 %
Citas No-identificadas: 87.5 %

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Citas Identificadas: 12.5 %
Citas No-identificadas: 87.5 %

Financiamiento



Fuente
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Agradecimientos



Agradecimiento
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