Sim2Schedule：一种模拟器引导的露天矿自主调度大语言模型框架

露天矿调度旨在复杂地质与运营约束下最大化经济回报。针对混合整数线性规划（MILP）计算复杂且难以实时适应的问题，本文提出一种模拟器驱动的大语言模型调度框架。该框架中，LLM 作为自主决策智能体，由定制模拟器引导，将地质优先序、采选耦合及动态容量约束直接融入动作生成机制。该方法在零样本、封闭安全环境下运行，无需微调即可生成可解释的完整调度方案。实验表明，其净现值可达 MILP 最优解的 94%-99%，且计算时间呈线性扩展，为长周期工业调度提供了可扩展的替代方案。