Algorithmic Blast Design through Deep Reinforcement Learning: A Transferable Simulation Framework from Central Asian Copper Megapits to Peruvian Mining and Public Spaces
यह शोध पत्र प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन पर आधारित एक डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क का प्रस्ताव और मूल्यांकन करता है जो, सिमुलेशन के माध्यम से, कजाख तांबे के मेगापिट्स के लिए विखंडन एकरूपता और कंपन नियंत्रण में महत्वपूर्ण सुधार प्रदर्शित करता है, साथ ही पेरूвियन खनन कार्यों और शहरी सार्वजनिक स्थानों में इसकी हस्तांतरणीयता के लिए आवश्यक तकनीकी और नियामक स्थितियों को रेखांकित करता है।