[发明专利]一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法

权利要求书

1.一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤101：将烧结配料中的含铁粉料、烧结燃料和烧结熔剂的配比结果定义为决策变量，并确定其约束条件；

步骤102：根据烧结矿的生铁成本、烧结成本、高炉焦比、烧结矿冶金价值、高炉系数和烧结矿全铁6个不同的指标构建多目标优化模型；

步骤103：采用多目标进化算法NSGA-II对多目标优化模型进行求解，模拟生物进化过程，染色体编码，种群初始化，选择，交叉，变异，快速非支配排序，拥挤度计算和比较，精英策略选择，保证解的多样性，使得解更广泛均匀的逼近Pareto最优前沿，最终输出烧结配料配比的最优解集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤101中，将烧结配料中的含铁粉料、烧结燃料和烧结熔剂的配比结果定义为决策变量，并确定其约束条件，含铁粉料配比:x_i,烧结燃料配比：y_j，烧结熔剂配比：z_k,其约束条件如下：

0≤x_i≤1,i∈(1,2,…,l)

0≤y_j≤1,j∈(1,2,…,m)

0≤z_k≤1,k∈(1,2,…,n)

式中：l＝含铁粉料种类数；m＝烧结燃料种类数；n＝烧结熔剂种类数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤102中，根据烧结矿的生铁成本、烧结成本、高炉焦比、烧结矿冶金价值、高炉系数和烧结矿全铁6个不同的目标函数如下：

生铁成本：f(1)＝cal_ironCostPerTon(X,Y,Z)

烧结成本：f(2)＝cal_sinterCost(X,Y,Z)

高炉焦比：f(3)＝cal_forecastCokeRatio(X,Y,Z)

烧结矿冶金价值：f(4)＝cal_sinterMetlluValue(X,Y,Z)

高炉系数：f(5)＝cal_forecastCoefficient(X,Y,Z)

烧结矿全铁：f(6)＝cal_ratioTFe(X,Y,Z)

建立的多目标优化模型为：

s.t.

x_i∈X,i∈(1,2,…,l)

y_j∈Y,j∈(1,2,…,m)

z_k∈Z,k∈(1,2,…,n)

0≤x_i≤1,i∈(1,2,…,l)

0≤y_j≤1,j∈(1,2,…,m)

0≤z_k≤1,k∈(1,2,…,n)

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤103中，所述方法还包括如下子步骤：染色体编码，种群初始化，选择，交叉，变异，快速非支配排序，拥挤度计算和比较，精英策略选择。