[发明专利]一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法

说明书

本发明涉及一种基于NSGA‑II算法的炼铁烧结配料多目标优化方法，属于计算机应用技术领域，其步骤为：将含铁粉料、燃料和熔剂的配比结果定义为决策变量，并确定其约束条件；根据烧结矿的生铁成本、烧结成本、高炉焦比等6个不同的指标构建多目标优化模型；采用多目标进化算法NSGA‑II对优化模型进行求解，采用多种计算，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。所述的算法较成熟、稳健，无论对于理论测试函数，还是实际生产问题，均表现出较强的寻优能力。

技术领域

本发明属于计算机应用混匀烧结配料领域，涉及一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法。

背景技术

烧结是高炉炼铁生产中精料的关键工序之一，烧结的主要作用在于使炼铁原料中的铁精矿和粉矿经过烧结后变成具有一定强度的大块烧结矿，以满足高炉对炉料粒度的要求；烧结配料的目的在于将不同品种的含铁粉料、烧结燃料、烧结熔剂根据烧结的需要进行精确合理的搭配，使混匀矿的化学成分符合烧结生产的要求,满足高炉对炉料成分的要求，改善混匀矿的烧结性能和冶金性能，有利于炼铁生产优质、高产和低耗；吨铁成本、烧结成本和高炉焦比的降低，有利于节省成本；炉料冶金价值、含铁品位和高炉系数的提高，有利于高炉冶炼，提高生铁的质量。因此，烧结矿的优化配料是一项极其重要的工作。

发明内容

(一)要解决的技术问题

针对现有存在的技术问题，本发明提供了一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法，该算法具有强的寻优能力，快速非支配排序降低了复杂度，拥挤度计算和比较均匀地保持了种群的多样性，经营策略选择保留了最佳个体，提高了种群的水平,使得解更广泛均匀的逼近Pareto最优前沿。

(二)技术方案

为了达到上述目的，本发明采用的主要技术方案包括：

一种基于NSGA-II算法的烧结配料多目标优化方法，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，含铁粉料配比:x_i,烧结燃料配比：y_j，烧结熔剂配比：z_k。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。

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：