Тренутни, конвенционални приступ оптимизацији и планирању површинских копова заснива се на алгоритмима, развијеним средином прошлог века чије је опште обележје детерминистички приступ приликом усвајања релевантних улазних параметара.
У протекле две деценије, као озбиљна алтернатива детемнистичком приступу намеће се примена стохастичких модела. Многобројни резултати научног рада, снажно сугеришу да стохастички математички модели знатно боље описују природу савременог рударства и представљају алтернативу способну да понуди боља решења.
У истраживању представљеном у овом раду, анализара се употреба стохастичких математичких модела, у процесима планирања и оптимизације на површинским коповима. Циљ дисертације, је да се научним методама, докажу предности имплемантације стохастичког или комбинованог (хибридног) стохастичког и детерминистичког приступа над чисто детерминистичким (конвенционално прихваћеном) приступом. Практичан допринос истраживања представљају два развијена модела. Први модел, заснива се на генетском алгоритму и третира проблем планирања производње на површинском копу лигнита. Други развијени модел је хибридног типа, садржи стохастичку (Монте Карло метода) и детерминистичку компоненту и третира проблем оптимизације граница копа.]]>
Current, conventional approach to optimization and planning of open pits is based on algorithms which have been developed during the mid of the last century. Their main characteristics is deterministic approach during adoption of relevant input parameters.
In last two decades, adoption of stochastic models is considered to be serious alternative. Numerous results of scientific work strongly suggest that stochastic mathematical models significantly better describe the nature of contemporary mining, and represent alternative capable of offering better solutions.
In planning processes and optimization of open pits, usage of stochastic mathematical models is analyzed in the research that is represented by this dissertation. The aim of the dissertation is to prove the advantages of implementations of stochastic or combined (hybrid) stochastic and deterministic approach over a purely deterministic (conventionally accepted) approach. Two developed models represent practical contribution of the research. First model is based on genetic algorithm and it is dealing with the problem of production planning on the lignite open pit. Second model that is being developed is hybrid type. It has stochastic (Monte Carlo method) and deterministic component and treats the problem of optimization of open pit boundaries.]]>