【技术实现步骤摘要】
一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料优化方法
本专利技术涉及配料
，具体涉及一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法。
技术介绍
如何在保证成分要求和操作工艺的前提下，降低配料成本和提高产品质量近来成为研究热点。应用智能优化技术研究更有效、更科学和更便捷的配料方法是改变当前配料优化过程单凭配料经验、很少考虑配料成本、手工操作落后等状况的重要途径和必然方法。近年来，随着国家对基础设施的大额投入以及中国工业化的大力推进，我国总产量和需求量节节攀升，越来越多的研究人员将智能优化方法应用于配料优化领域。传统的配料优化算法大多为线性规划、神经网络、模拟退火、专家系统、蚁群算法等，文章[张学锋等.基于线性规划的智能炼铁配料系统[J].计算机系统应用,2019,28(04):87-93.]采用线性规划的方法建立炼铁配料的数学模型，利用单纯形法求解达到成本最优；文章[赵宏博等.球团矿优化配料方法及应用研究[J].烧结球团,2018,v.43(04):43-47.]建立以成品球团矿的化学成分指标为约束条件，将成本最低作为寻优目标...
【技术保护点】
1.一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，其特征在于，包括下述步骤：/nS1：建立生产成本、原料用量和产品质量的多目标函数，提出生产过程中的各种参数的指标为多约束条件，建立配料优化数学模型；/nS2：针对多目标的特点提出一种基于差值粒子群优化方法对多目标函数进行加权处理，将多目标模型转化为单目标函数的问题；/nS3：初始化种群，随机生成M个个体，并计算每个个体的适应度值，对每个个体的适应度进行计算按降序排列，并记忆前N个个体；/nS4：根据基于密度值改进的K均值聚类算法把种群分为K个聚类并确定聚类中心；/nS5：进行选择操作，在每个聚类中随机选取个体进行自适应交叉和变异...
【技术特征摘要】
1.一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，其特征在于，包括下述步骤：
S1：建立生产成本、原料用量和产品质量的多目标函数，提出生产过程中的各种参数的指标为多约束条件，建立配料优化数学模型；
S2：针对多目标的特点提出一种基于差值粒子群优化方法对多目标函数进行加权处理，将多目标模型转化为单目标函数的问题；
S3：初始化种群，随机生成M个个体，并计算每个个体的适应度值，对每个个体的适应度进行计算按降序排列，并记忆前N个个体；
S4：根据基于密度值改进的K均值聚类算法把种群分为K个聚类并确定聚类中心；
S5：进行选择操作，在每个聚类中随机选取个体进行自适应交叉和变异；
S6：小生境淘汰操作，将S3得到的M个个体记忆的N个个体合并起来，得到了一个含有M+N个个体的新群体，确定新群体中的个体属于哪个聚类，在每一个聚类中计算每两个个体Xi和Xj的适应度大小，并对其中适应度较低的个体加罚函数；
S7：计算新的适应度并记忆前N个个体；
S8：若满足终止条件，则输出算法结果，算法完成，若不满足终止条件，则将种群及种群代数计数器更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，其特征在于：所述步骤S1中，建立的多目标配料优化数学模型的目标函数中产品质量的计算：
产品质量是指生产出产品品质的好坏，通过计算成分偏差来反映产品的品质，即成分偏差越小产品质量越好；
成分偏差计算公式为：
其中，Z表示生产产品的质量，m表示有m个元素约束，n表示有n种原料，xi表示第i种加入原料的用量，aij表示第i种原料含有的第j种元素的元素含量，zj表示产品中第j种元素含量最佳控制点，G表示加入原料总量。
3.根据权利要求1所述的一种基于优化小生境遗传算法的熔炼配料方法，其特征在于：所述步骤S2中，采用基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯海领，袁夕霞，
申请(专利权)人：天津开发区精诺瀚海数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12
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