Tiempo de ejecución de optimización

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El tiempo de ejecución de la optimización es una preocupación común para los profesionales que trabajan con modelos robustos.. Esta página tiene como objetivo proporcionar contexto y orientación para mejorar los tiempos de ejecución., lo que puede ser bastante útil para tener una visión general del comportamiento del proyecto bajo diferentes suposiciones e hipótesis.

Barreras de tiempo de ejecución

El tiempo de ejecución depende de una combinación de múltiples aspectos.. It is directly related to the complexity of the deposit and it is proportional to the number of:

bloques.
Destinos Múltiples (+3).
Restricciones de uso y objetivos en conflicto con el mismo orden jerárquico.
Variables importadas.
Rangos de períodos.
Parámetros que cambian con el tiempo.
Yacimientos de minas múltiples.

Límite de tamaño del modelo

A menudo, los usuarios están preocupados por los límites para manejar modelos con +20 millones de bloques. MiningMath puede manejar virtualmente cualquier tamaño de modelo. Ha realizado con éxito pruebas con modelos de hasta 240M bloques sin rebloqueo, which took three weeks to run, y sobre un 32 máquina de escritorio Gb.

Típicamente, conjuntos de datos con 5 millones de bloques toman algunas horas (en una máquina de 8 GB de RAM). In the future, the technology will be capable of concurrently running multiple scenarios on the same computer. No hay necesidad de servidores especiales con capacidades adicionales de RAM para depósitos de tamaño promedio.

Mejoras de hardware

Memoria

General, el principal cuello de botella para MininingMath es el consumo de memoria. Las actualizaciones de hardware que tienen un impacto más positivo en el tiempo de ejecución de la optimización son:

Capacidad RAM.
Frecuencia RAM.

Núcleos e hilos

MiningMath es una aplicación de un solo hilo, lo que significa:

Los núcleos y subprocesos adicionales no afectan el tiempo de ejecución de la optimización.
Los procesadores con velocidades de reloj más altas mejoran el tiempo de ejecución.

subprocesos múltiples

MiningMath utiliza el solucionador de programación lineal proporcionado por CLP para implementar el Algoritmo simplex. Cada ejecución de CLP utiliza un núcleo/núcleo/procesador porque Simplex no es fácilmente paralelizable (meaning it can’t run faster by using multiple processors). Hasta donde nuestros estudios han demostrado, No ha habido una solución de mercado para esto., y la investigación científica aún no ha dado resultados muy satisfactorios.

Strategies to reduce the runtime

Usar superficies

La estrategia más recomendada es pasar por los pasos del tutorial de validando datos y validaciones de restricciones entonces comenzando a usar el superficies como guía para reducir la complejidad, sin perder aspectos de dilución en tu acercamiento.

To get such guidance on a broader view with a reduced runtime you can for example create optimized pushbacks. El último paso es obtener un detallado Calendario ya que el modelo tiene tal complejidad. Si tales enfoques no ofrecen un tiempo de ejecución adecuado, tratar de obtener resultados intermedios dividiendo la producción total en 2 o 3 periodos.

Rebloqueo

El rebloqueo es un método utilizado para disminuir la cantidad de bloques en un modelo de bloques mediante la combinación de algunos de los bloques más pequeños para crear otros más grandes.. This can be done using MM Labs as described aquí.

Nota: al volver a bloquear su modelo es importante evaluar Aspectos de dilución que se pueden perder. aumentando el tamaño del bloque.

Límite de tiempo

Es posible indicar un límite de tiempo en horas before running a scenario. El límite de tiempo se define en horas debido a la complejidad habitual de los proyectos de minería y por el hecho de que MiningMath siempre intentará ofrecer una solución razonable..

This is a complex parameter that may not always be feasible to adhere to. It could also hinder the final solution, since it is restricting the algorithm from exploring a broader range of potential solutions. Sin embargo, even if better results are not obtained, las soluciones rápidas aún le darán una evaluación más rápida de su proyecto. To better understand how the time limit works, you can visit this página.

Plazos

Another strategy to reduce runtime might be the use of timeframes. MiningMath allows the integration between the short and long term visions en el mismo proceso de optimización, facilitando el análisis y las definiciones estratégicas.

Por ejemplo, it is possible to consider less detail for longer time horizons. Such horizons need to be considered in the overall view of the mine, hasta el agotamiento, pero consumen tiempo de procesamiento de optimización que puede enfocarse más en los primeros años de operación. The figure below depicts an example with monthly time frames in the initial periods of the project, transitioning to yearly periods, and extending to decennial periods in the final stages. You can visit this página for more information on how to use timeframes.

MiningMath

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