基于 POMDP 框架的地质不确定性下的自适应采矿计划
人工智能
2026-05-14 v1
摘要
地质不确定性下的战略矿产生产日程安排通常被形式化为一种 ex ante 计算固定提取序列和路由决策的随机优化问题。这种计划驱动范式将不确定性视为被动的：决策通过对地质情景进行保护性 hedging，但规划不预见未来观察如何为未来决策提供信息。我们提出了另一种视角，通过将矿山日程安排建模为部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP)，其中提取和路由决策按顺序进行，规划显式地集成了未来信念更新的期望。在实现计算可行性方面，我们引入了混合 SA-POMDP 架构，将模拟退火 (SA) 价值逼近与基于 ensemble 的信念更新相结合，通过 ensemble smoother with multiple data assimilation (ES-MDA) 实现。在每个决策时刻，都通过当前信念下对候选动作的长期期望价值进行评估，并在矿业观察被同化后更新信念。这导致一种自适应策略而非固定计划。我们在一个铜金开采矿复杂项目上对该框架进行了评估。在统计一致的先验条件下，SA-POMDP 将期望-现实差距从 22.3% 降低到 4.6%，相对于一次性随机优化提高了 USD840 万的实现净现值 (NPV)。在 10% 的系统先验误差情形下，自适应框架相对于静态计划可提高至 USD446 万 (36.9%)，显示出超越情景 hedging 的结构鲁棒性。这些结果表明，顺序信念更新将地质不确定性从被动约束转变为价值创造的主动组成部分。
引用
@article{arxiv.2605.13702,
title = {Adaptive mine planning under geological uncertainty: A POMDP framework for sequential decision-making},
author = {Hamza Khalifi and Jef Caers and Yassine Taha and Mostafa Benzaazoua and Abdellatif Elghali},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.13702},
year = {2026}
}