爆破参数，遗传算法，优化由于矿山地质条件矿体赋存情况以及矿岩物理力学性质的复杂多变性，导致岩体破坏机理复杂，影响爆破效果的因素繁多。因此，在采场回采设计中人们一直沿用试验类比法或通过有限的几种不同爆破参数组合的实际爆破试验来寻求适宜的爆破参数，然而其结果具有较大的局限性，并不能很好地适应矿山生产条件的变化和采矿生产的要求。针对矿山从采矿经济效益和矿山设备状况出发，一般对采矿爆破效果均有所要求的实际情况，我们从满足矿山所期望的爆破效果着手，借助先进的人工智能理论遗传算法，对一直困扰采矿工作者的爆破参数选择进行有益探讨，并将结果应用于某矿厚大矿体采场爆破参数的确定。爆破块度理论对具有某种物理力学性质的均质矿岩来讲，爆下矿石的块度组成主要取决于炸药性能和爆破参数。一旦选定了与矿岩相适应的炸药类型后，爆破效果将直接取决于爆破参数（包括炸药单耗）的选择。为此，有必要确定多药包情况下爆破参数与破碎矿石块度组成之间的内在联系。爆破参数优化方案的研究引入岩石动态拉伸破坏应变，其物理意义是当实际单向拉伸应变值达到夸时，便发生拉伸破坏。当采用柱状药包侧向崩矿时，必须对上述块度计算模型进行充实推广。
