論文の概要: Learning on Graphs for Mineral Asset Valuation Under Supply and Demand Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03865v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 00:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:48:16.551829
• Title: Learning on Graphs for Mineral Asset Valuation Under Supply and Demand Uncertainty
• Title（参考訳）: 需給不確実性下における鉱物資産評価グラフの学習
• Authors: Yassine Yaakoubi, Hager Radi, Roussos Dimitrakopoulos
• Abstract要約: この作業は、供給と需要の不確実性の下で、鉱物資産の評価と鉱山計画のスケジューリングと最適化を共同で行う。 グラフに基づく3つの解法が提案されている: (i) ブロックサンプリング鉱体表現を学習する神経分岐ポリシー、 (ii) 選択木を探索することを学ぶ誘導ポリシー。 2つの大規模産業用地雷施設で行った結果, 原産品の最適度, 実行時間, 繰り返し回数の最大3桁の減少, 鉱物資源価値の最大40%の増大が確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Valuing mineral assets is a challenging task that is highly dependent on the supply (geological) uncertainty surrounding resources and reserves, and the uncertainty of demand (commodity prices). In this work, a graph-based reasoning, modeling and solution approach is proposed to jointly address mineral asset valuation and mine plan scheduling and optimization under supply and demand uncertainty in the "mining complex" framework. Three graph-based solutions are proposed: (i) a neural branching policy that learns a block-sampling ore body representation, (ii) a guiding policy that learns to explore a heuristic selection tree, (iii) a hyper-heuristic that manages the value/supply chain optimization and dynamics modeled as a graph structure. Results on two large-scale industrial mining complexes show a reduction of up to three orders of magnitude in primal suboptimality, execution time, and number of iterations, and an increase of up to 40% in the mineral asset value.
• Abstract（参考訳）: 鉱物資源の評価は資源や埋蔵量を取り巻く供給(地質学的)の不確実性や需要の不確実性(コモディティ・プライス)に大きく依存する課題である。 本研究では,「採掘複雑化」フレームワークにおいて,供給・需要不確実性の下での鉱物資源評価と鉱山計画のスケジューリングと最適化を共同で行うために,グラフベースの推論・モデリング・解法を提案する。 3つのグラフベースのソリューションが提案されている。 (i)ブロックサンプリングされた鉱石の体表象を学ぶ神経分岐政策 (二)ヒューリスティック選択木を探索することを学ぶ指導方針 三 グラフ構造としてモデル化された値/供給連鎖最適化とダイナミクスを管理する超ヒューリスティック。 2つの大規模産業用地雷施設で行った結果, 原産品の最適度, 実行時間, 繰り返し回数の最大3桁の減少, 鉱物資源価値の最大40%の増大が確認された。

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