基于改进差分进化算法的烧结矿配料优化
优化烧结配料生产实践及措施
２ ０ １ ６年 ｌ ２月
优 化 烧 结 配 料 生 产 实 践 及 措 施
秦 书财 （ 型钢 炼铁 厂）
摘 要 ： 针对 烧 结配料 生 产 中存 在 的 问题 ， 分析 了影 响烧 结 配料 稳 定 性 的 因素 ， 并 结合 生产 实
际， 采取 了一 些有 效 的技 术控 制措 施 ， 稳定 了配料 工 艺过程 ， 进 而稳 定 了烧结 生产 。
加 之称料 过程 盘子 在 皮 带 上 有 一定 的运 行 速度 ， 产 生 相 当大 的冲量 ， 所 以抓 取盘 子相 当 闲难 ， 大 大增加 了职工 劳动强 度 。 １ ． ４ 存 在诸 全 隐患 ； 另外 自动 配料 过 程 也存 在一 些 问题 ， 如 宽 带 出现 问题 以及 料 种 出现 变 化都 不 能及 时发现 ， 也不 能作 出及 时处 理 与调整 。
患。
综 合 以上 因素 ， 跑 盘 称料 法 配合 电子 称 校称 的 方 式在 实 际的烧 结生 产 中不能很 好 的达到精 确 配料
的 目的 。
１ ） 称 料过 程容 易卡 盘子 ， 卡盘 后需 停机 取 出 ； ２ ） 称 料 频 次 影 响。 正 常 情 况 每 两 个 小 时 就 要 进行 一次 全料 种 （ 混匀料、 白云石 、 生石 灰 、 焦分 、 返
２ ． １ ． １ 自动配 料 系统工 作原理
４１
金工程专业 。工程师 ， 从事技术管理工作。
秦 书财 ： 优化 烧结 配料 生产 实践及措 施
第 ６期 （ 总第 １ ８ ６期 ｌ ２ ． ２ 采用双 报警 系统 实时监 测 下料量
自动 配料 每种 料 的下 料 工 艺过 程 为 ： 料种 通 过 宽带 给料 机从 料仓 中输 出 ， 再 经过 皮 带 电子称 输 送 至输 料大皮 带 ， 即采 用 宽 带 给料 机 ＋电子 皮 带秤 的 给料 方式 。其 工作 原理 为 ： 当料仓 料 口大 小一 定时 ，
基于改进差分进化算法的微网容量优化配置方法[发明专利]
![基于改进差分进化算法的微网容量优化配置方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/76230f840b1c59eef8c7b4f3.png)
专利名称：基于改进差分进化算法的微网容量优化配置方法专利类型：发明专利
发明人：吴定会,张子恒,欧阳洪才,祝志超,张娟,马睿洁
申请号：CN202110008891.5
申请日：20210105
公开号：CN112836423A
公开日：
20210525
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于改进差分进化算法的微网容量优化配置方法。
以总成本最低为目标，建立基于改进差分进化算法的微网容量优化配置方法。
包括以下步骤：1.确定微网对象，对微网的进行数学建模。
2.根据负载的特性和风光柴储互补发电系统特点，确定该系统的能量调度策略。
3.以成本最低为目标函数，构建系统的目标函数方程。
4.利用matlab软件对系统的数学模型进行编程与仿真，在算法部分，采用群智能算法对问题进行优化求解。
分别在种群初始化阶段，变异阶段对差分进化算法进行改进。
将改进后的差分进化算法应用于微网的容量优化配置中。
克服了传统优化算法求解精度不高，速度较慢的问题，改进了微网容量配置的科学性和经济性。
申请人：江南大学
地址：214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号
国籍：CN
代理机构：无锡华源专利商标事务所(普通合伙)
代理人：聂启新
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基于遗传算法的烧结配料优化方法
基于遗传算法的烧结配料优化方法摘要：配料是烧结的基础，烧结配料效果的好坏直接影响到企业的生产效益。
传统的烧结配料试算模型存在配料成分不稳定，配料成本高等诸多弊端，本文介绍了利用遗传算法进行烧结优化配料的方法，将优化方案应用到实际生产中取得明显的经济效益。
关键词：烧结优化配料遗传算法中图分类号：tf04 文献标识码：a 文章编号：1007-9416（2013）01-0118-021 前言配料是烧结的基础，烧结配料效果的好坏直接影响到烧结矿的化学成分及稳定性，并影响到原料的使用成本。
传统的试算模型存在配料成分不稳定，配料成本高，配料能力不足，资源利用不合理等诸多弊端。
而传统的求解最优化方法又大多要求搜索空间具有连续可导性，且通常只能给出局部最优解，不易获得全面最优解。
近几年来发展起来的遗传算法则较好地解决了这些问题，遗传算法（genetic algorithms，ga）是基于自然选择和基因遗传学原理的有导向随机搜索算法，其求解问题不依赖于系统模型的表达方式，而是对参数集进行了编码的个体进行操作，搜索过程从一个潜在解的群体开始，以模型对应的适应度函数作为寻优判据，根据自然选择和适者生存的竞争策略求解问题。
因此将遗传算法应用到冶金配料当中，必定会在生产中取得显著的经济效益。
2 烧结配料模型的构建烧结厂通常使用多种含铁原料（精粉、澳矿、富粉、返矿、印巴粉）、溶剂（生石灰）配成烧结混合料。
其配比是否合理，不仅影响烧结矿的产量、质量，而且极大地影响烧结矿的成本（占整个烧结矿成本的70%～85%），因此烧结配料要满足低成本（经济性）、优良的烧结性能（工艺性）及最终烧结矿优良的冶金性能（质量性）等指标。
但由于工艺性和质量性的精确量化较为困难，因此将成本作为目标。
把工艺性和质量性要求作为约束条件处理。
同时由于这些约束条件都是线性，所以烧结配料最优化问题可以视为线性约束最优化问题来处理。
线性约束最优化问题的一般形式可以描述为：minimizesubject to2.1 原料条件各种原料的成分见（表1），各种原料的价格见（表2），对烧结矿化学成分的规定要求见（表3）。
基于改进差分进化算法的层合板优化设计
基于改进差分进化算法的层合板优化设计
韩启超 赵启林 南京工业大学 南京 211816
摘 要：针对复合材料具有可设计性以及经典差分进化算法自身的缺陷，提出一种改进的差分进化算法对复合材 料层合板进行以铺层角为设计变量、蔡 - 吴（Tsai-Wu）强度准则为约束条件、层合板强度最大为目标函数的优化 设计。考虑差分进化算法在寻优过程中个体间差异越来越小，采用随机选择突变策略和增加扰动机制的方法，增 大个体间差异，避免算法陷入局部最优解。通过数值算例和工程算例验证了改进的差分进化算法具有较好的全局 收敛性。
Keywords: composite laminate; improved differential evolution algorithm; optimization; global optimization
0 引言
复合材料为新型材料，其强度高，刚度大，质量轻 且具有可设计性，在航空航天、机械、船舶、建筑等工 程领域得到广泛应用 [1]。各向异性作为复合材料的突出 特点，导致复合材料优化设计中设计变量种类很多。传 统的优化设计方法大多基于数学梯度信息，要求设计变 量是连续的；初始点的选择也对优化结果影响很大。故 传统算法具有一定的局限性。
关键词：复合材料层合板；改进差分进化算法；优化；全局最优
中图分类号：TB332 文献标识码：A 文章编号：1001-0785（2020）01-0093-04 Abstract: Considering the designability of composite materials and the defects of classical differential evolution algorithm, this paper proposes an improved differential evolution algorithm to optimize the design of composite laminates with the ply angle as the design variable, Tsai-Wu strength criterion as the constraint condition, and the maximum strength of the laminate as the objective function. Considering that the difference between individuals is getting smaller and smaller in the optimization process of differential evolution algorithm, this paper adopts the method of randomly selecting mutation strategy and increasing disturbance mechanism in order to increase the difference between individuals and avoid the algorithm falling into local optimization. Verifications through numerical and engineering examples show that the improved differential evolution algorithm has a better global convergence.
一种烧结配料优化方法[发明专利]
![一种烧结配料优化方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/047e97cab9f67c1cfad6195f312b3169a451eae9.png)
专利名称：一种烧结配料优化方法
专利类型：发明专利
发明人：刘颂,赵志伟,甘丽,冯伟健,熊志坚,冯伟,赵亚迪,刘小杰,李欣,李福民,吕庆
申请号：CN202210007141.0
申请日：20220105
公开号：CN114358424A
公开日：
20220415
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种烧结配料优化方法，包括步骤：基于工厂历史生产中混合料性能、生产工艺参数、烧结矿成分与质量，采用机器学习算法构建混合料性能预报模型；以含铁原料配料成本最低为目标函数，结合工厂原料条件与库存情况，构建烧结原料的一配配比计算模型与二配配比计算模型；根据混合料性能预报模型预测得到的混合料性能，采用智能优化算法对一配配比计算模型与二配配比计算模型进行求解，获得满足要求的烧结实时原料配比。
本发明所述烧结配料优化方法具有实时性强、参数融合性高、能在线动态调整原料配比、成本低、烧结矿配料质量高等特点，可广泛应用于配料领域。
申请人：唐山学院,华北理工大学
地址：063000 河北省唐山市大学西道9号
国籍：CN
代理机构：焦作加贝专利代理事务所(普通合伙)
代理人：任昕
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针对烧结自动配料系统完善优化的研究与应用
针对烧结自动配料系统完善优化的研究与应用作者：李亮贾海涛张坤来源：《中国新技术新产品》2012年第03期摘要：烧结生产实践证明，烧结配料质量是影响烧结矿质量的重要因素。
因此，精确配料是十分重要的。
本文针对实际需要，在配料系统的控制上进行完善优化，使其配料时更加精准。
关键词：烧结配料；PID调节；恒流控制中图分类号：TP29文献标识码：A1. 引言烧结的自动配料采用PLC控制技术，其核心控制是“配料秤-二次仪表-PLC-变频器”形成闭环控制，通过变频器调节宽带给料机、螺旋给料机来调节料流量，以达到设定的配比，完成配料功能。
变频器和PLC的通信方式以及配料秤自身的稳定程度是影响配料精度和稳定性的制约环节。
但在现场应用中发现配料秤由于现场环境和其他干扰因素的影响不可避免的会出现信号瞬间大幅度抖动而造成下料在短时间不稳的情况，针对这种情况必须在控制上进行完善优化，尽可能的滤除这种干扰信号，确保下料稳定，毕竟外部的影响很难根本解决。
2. 恒流控制模型要确保烧结配料成分的稳定，13个宽带和2个螺旋的流量控制是关键。
在流量的采集上配料系统使用了拉姆齐公司的XR-2105P型流量控制仪。
我们知道，当输送机输送物料时，测量皮带称上每单位长度的载荷值q（Kg/M）与皮带在同一时刻的运行速度V（M/S）相乘，所得结果即物料的瞬时流量 : q.v（ K g／S）．因物料输送的不均匀性和皮带速度随时间的变化，所以在T时间间隔的累积流量可以用以下积分式表示： W= q（t）V（t） dt 式中：W－T 时间间隔内所输送物料的累计量（kg或T）； T一物料通过称的时间（S或h）；q（t）一皮带单位长度上的物料重量（kg／M 或 T／M ）； V（t）一物料在皮带上的运行速度（M／S）。
从式中可以看出，只要保证q（t）．V（t）的乘积不变，就可以保证物料流量的恒定．即随皮带上物料重量的变化控制皮带运行速度做出相应的调整，就可以保证物料流量的恒定．在本系统中皮带秤的速度是恒定不可调的，所以要控制流量的恒定只能调节皮带上物料重量，而重量的改变又只能通过改变变频器的频率，以求改变宽带和螺旋下料的速度。
基于线性规划和遗传_粒子群算法的烧结配料多目标综合优化方法_李勇
其中: di 表示烧结配料第i种原料的烧损率, R表示烧 结矿碱度, Rmin , Rmax 分别表示碱度上限与下限, 其 他变量与前文所述一致. 烧结配料优化模型中约束条件为非线性约束条 件, 故烧结配料优化模型为非线性优化模型. 但是, 通过适当的代数变换, 可以将非线性约束条件等价 成为多个线性约束条件, 使非线性优化模型转变成 为线性优化模型. 式(6)可以等价称为 n [Yi − Ymin (1 − di )]xi 0, i=1 (9) n [Yi − Ymax (1 − di )]xi 0,
(4)
公式(1)∼(4)中: Ci , xi (i = 1, 2, · · · , n)表示n种预配 料原料中第i种原料的价格和配比; ximin 表示第i种 原料的下限, ximax 表示第i种原料的上限; j = 1, · · · , 7时, aji 分别表示第i种原料的铁品位TFei , 氧 化钙含量CaOi , 二氧化硅含量SiO2i , 氧化镁含量 MgOi , 氧 化 铝 含 量Al2 O3i , 硫 含 量Si , 磷 含 量Pi ; bj min 分别表示铁品位下限TFemin , 氧化钙含量下 限CaOmin , 二氧化硅含量下限SiO2min , 氧化镁含量 下限MgOmin , 氧化铝含量下限Al2 O3min , 硫含量下 限Smin , 磷含量下限Pmin ; bj max 分别表示铁品位上 限TFemax , 氧化钙含量上限CaOmax , 二氧化硅含量 上限SiO2max , 氧化镁含量上限MgOmax , 氧化铝含量 上限Al2 O3max , 硫含量上限Smax , 磷含量上限Pmax ; α为硫含量成本折算因子, 可以由本次配料的所有 含硫原料的单价与硫含量比值的平均值确定, 可按 式(5)计算: 1 L Cl α= , (5) L l=1 Sl 其中: L为二次配料中所有含硫原料的数量, Cl 为二
一种改进的差分进化算法及其在补料分批式生化反应器动态优化中的应用
能 进 化 算 法 的数 值 方 法 在 动 态 优 化 中 的 应 用 越 来 越 广 泛 ，但 是 这 些 方 法 局 部 寻 优 能 力 不 强 ，容 易 陷 人 局 部 最 优 ， 并 且 求 解 速度 相 对 较 慢 。针 对 这 些 方 法 的 不 足 ，提 出 了 一 种 改 进 的 差 分 进 化 算 法 ，设 计 了新 的 局 部 寻 优 算 子 来 增 强 算 法 的 局 部 寻 优 能 力 ，并 且 采 用 一 种 新 的控 制 策 略 表 示 方 法 来 求 解 动 态 优 化 问 题 。通 过 求 解 补 料 分 批 式 生 化 反 应 器 的 动 态 优 化 实 例 ，证 明 了算 法 的有 效 性 和 鲁 棒 性 。通 过 与 其 他 几 种 方 法 进 行 对 比 ，实 验 结 果 表 明 ， 所
Ｓ ＵＮ ａ Ｆ ｎ。ＤＵ ｎ ｉ Ｗｅ ｌ，ＱＩ ｅ ｇ ＡＮ Ｆ ｎ
（ ｙ Ｌ ｂ ｒ ｔｒ ｆ Ａｄ ａ ｃｄ Ｃｏ ｔｏ ｎ ｔｍｉａ ｉｎｆｏ ｈ ｍｉａ ｏｅｓｓ Ｋｅ ａ ｏ ａｏ ｙ ｏ ｖ ｎ ｅ ｎ ｒｌａ ｄ Ｏｐ ｉ ｚ ｔｏ ｒＣ ｅ ｃ ｌＰｒ ｃｓｅ ，Ｍｉｉｔｙｏ Ｅｄ ｃ ｔｏ ｎｓｒ ｆ ｕ ａ ｉｎ， Ｅａ ｔ ｈｉａ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ｓ Ｃ ｎ ｉｅ ｓｔ ｆ Ｓ ｉｎ ｅａ ｄ Ｔｅｈ ｏ ｏ ｙ，Ｓ ａ ｇ ａ ０ ２ ７ ｈ ｎ ｈ ｎ ｈ ｉ２ ０ ３ ，Ｃ ｉａ）
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基于改进差分进化算法的烧结矿配料优化李凯斌, 卢建刚, 吴燕玲, 孙优贤浙江大学工业控制技术国家重点实验室，杭州(310027）E-mail ：kbli@摘 要：本文针对差分进化算法(differential evolution algorithm)存在的早熟问题和停滞现象作了改进并把改进的算法应用于烧结矿配料优化，用matlab 编程，仿真结果表明符合实际生产工艺要求，证明了改进的差分进化算法对烧结矿配料优化的有效性，从而指出了改进的差分进化算法在配料优化中的应用价值。
关键词：差分进化，停滞，烧结矿，配料优化 中图分类号：TF5411．前言钢铁企业中炼铁系统能耗占整个钢铁生产能耗的60% ～70% ，生产成本也占54% ～58%，所占比重都较大[1]。
而烧结又是生产高炉炼铁精料的关键工序，烧结生产中，可以将不同原料，熔剂进行精确配料，以调整烧结矿化学成分，满足高炉对炉料成分的要求。
烧结矿的优化配料是一项极其重要的工作，配料的目的在于：根据不同种类的铁矿石的化学成分，将原料矿进行合理的搭配，使混匀矿的化学成分符合烧结生产的要求。
烧结矿配料优化从上个世纪80年代就开始研究，最初运用的是线性规划方法，优化对象也仅限于烧结矿的化学成分[2]。
近几十年来，进化算法发展十分迅速，其应用也越来越广泛。
其中由Rainer Storn 和Kenneth Price 提出的差分进化算法[3] (differential evolution ，简称DE)作为一种较新的全局优化算法，以其收敛性好，模型简单，容易实现，控制参数比较少得到广泛应用。
在日本召开的第一届国际禁化优化计算竞赛(ICEO)中[6]，DE 表现突出，已经成为进化算法(EA)的一个重要分支。
近几年来，DE 在约束优化计算，模糊控制器优化设计，神经网络优化，滤波器设计等方面得到了广泛应用。
本文运用改进的差分进化算法对烧结矿配料进行优化。
2．差分进化算法DE 作为一种较新的全局搜索算法与遗传算法，进化规划，进化策略不同，它是由父代个体差分矢量构成变异算子，然后按一定交叉概率，父代个体与变异个体进行交叉，生成试验体，最后在父代与试验体之间根据适应度选择个体。
2.1 差分进化原理(1)选定种群规模N ，加权因子F ∈[0，2]最大进化代数MAX G ，杂交率CR ∈[0，1] (2)生成初始种群0W ：{w 0i (i=1,2,…N)}，令进化代数G=0 (3)对Gi w 执行(4)~(6)步，生成G+1代(4)变异：1G i w +ٛ=G i w +F(G j w -G kw )其中1≤j ，k ≤N ，且i ，j ，k 互异 (5)杂交：1G ij w +=1()()Gij G ij w random CR w random CR +⎧>⎪⎨≤⎪⎩ٛ 其中Gij w 为第G 代第i 个个体的第j 个基因，CR 为杂交率，random ∈[0，1](6)选择：1G iw+= 111(()())(()())G G G i i i G G Gi i i w A w A w w A w A w +++⎧≤⎪⎨>⎪⎩ ()G i A w 为第G 代第 i 个个体的适应值(7)G=G+1，若G 超过了MAX G 或者精度达到要求则停止，否则转到第(3)步。
2.2 差分进化算法的早熟问题DE 是根据父代个体间的差分矢量进行变异，交叉和选择，与遗传算法很类似所以也存在着易陷于局部最优过早收敛的现象[7，8]。
本文采用自适应变异算子，能根据算法的搜索进展情况，自适应地确定变异率，使算法在初期有较大的变异率保持个体的多样性，避免早熟；在后期随着进化代数的增加逐步降低变异率，保留优良信息，避免最优解遭到破坏，增加了搜索到全局最优解的概率。
算法设计如下：F=F0*(1)2MAXGG −其中F0是变异参数, MAX G 是最大进化代数，G 是当前进化代数。
自适应变异算子在算法开始变异率为F=2F0，具有较大的变异率，从而保持个体的多样性，随着算法进展变异率逐步降低，到了算法后期变异率接近1，从而避免最优解遭到破坏。
2.3 差分进化算法的停滞现象差分进化算法存在停滞现象[4]。
看一个简单的例子：有两个参数x1,x2的优化问题，种群大小为4，当前种群有4个个体A ，B ，C ，D 经过变异式(4)下一代最多可能得到24个试验解，其中只有6个可能代替A(同样代替B ，C ，D 的也是6个)，如果这6个试验解的适应值都低于A ，那根据选择式(6)，A 将会进入下一代，若同样的情形也发生在B ，C ，D ，那下一代种群不会有新个体产生，则算法陷于停滞。
这种停滞现象不会收敛但种群仍然是多样性的，因此不同于早熟现象。
DE 的停滞现象和产生的试验解个数n 有关，若n 越大产生停滞的危险就越小，对于常规差分进化算法来说 ：32323232(1)(32)(0)(32)2()D N N N CR n N N N D N CR N N N N otherwise ⎧−⋅+⋅=⎪=−⋅+⋅⋅⋅=⎨⎪−⋅+⋅⋅⋅⎩其中D 为变量个数，种群大小N ，交叉率CR 对n 都有影响，种群越大，n 个数越多，停滞越不会发生，CR 不宜取1，因为这样会大大减少n 个数。
此外变异率F 的取值对n 也有很大影响。
如果F=1那么F(B-C)+D=F(D-C)+B 因此也会减少n 的个数。
综上所述，差分进化算法的停滞现象与种群大小，F 和CR 的取值有关，小种群容易产生停滞，F ，CR 的取值不当也可能产生停滞。
本文针对差分进化算法的停滞现象提出算法终结的另一个条件：如果连续N 代产生新个体的数量比较少则算法结束，重新产生初始个体，并对N ，F ，CR 其中的作调整。
在计算过程中可以根据具体情况来设定N 的值，本文在实验中的N 值等于8。
产生初始个体的方法为：首先计算出当前种群个体的上下限h 和l ，在这个范围内随机生成新个体，这样可以有效的缩小搜索范围，个体数量大约占种群大小的80%，然后在当前停滞的种群中选择最优个体a ，重新在最优个体周围按正态分布生成新个体，如下式：i a =i a +N(0,σ) i ∈1,2,...M()2jh l Gσ−=× j ∈(0,1) 其中N(0，σ)为高斯分布，M 为基因个数，G 为当前停滞时的进化代数，j 是在0到1的数，本文中j=0.5。
按正态分布在最优个体周围产生的个体取20%，用两种方法产生的全部个体来代替当前种群。
这样产生个体在可行解内不但具有多样性而且还有一部分个体分布在当前的最优个体附近，利于算法收敛并可以有效解决停滞现象。
除了重新产生新个体外，还可以对F ，CR 作稍微的调整，要根据不同的具体情况而定。
本文采用这种改进的差分进化算法对烧结矿配料进行优化，取得了很好的效果。
3. 烧结矿配料优化3.1 数学模型对于烧结配料来说，目标函数就是所配加的所有原料的成本最低[9]。
即： F=1minni ii C X=∑ 其中i C 为各原料的单价(元/t), i X 为各原料的用量(万t)。
3.2 约束条件约束条件主要是烧结矿化学成分约束，如全铁(TFe )、二氧化硅(2SiO )、氧化(CaO )、三氧化二铝(23Al O )、氧化镁(MgO )、硫(S )、碱度控制(2/CaO SiO )、烧损等。
(1)满足各种化学成分的要求： min 1ni iMAX i X P XX =≤≤∑ i P 为各原料中不同化学成分的含量(2)烧结矿碱度约束： 2CaOb d SiO ≤≤ b 、d 分别为烧结矿碱度的波动范围 (3)满足各种原料用量非负约束和所有原料总量约束：i X 0≥， 1ni ii A XQ =≥∑，其中i A 是各种精铁矿及粉矿的使用量；Q 是烧结矿的总产量(万t)。
4．实例仿真已知各种精铁矿和粉矿的化学成分及价格(如表1所示) [5]，现根据条件求出在以下约束条件下的最优配料比。
烧结矿成分为：TFe =52％ 一53.5％；2/CaO SiO = 1．65 ±0．15；CaO = 12％ 一13％ ； 2SiO =7％ 一8％ ；23Al O = 1.5％ 一3％ ；S < 0.15％ ；MgO =3％ 一4％参与烧结矿配比的各种矿的要求是：澳大利亚粉150-200kg ／t ，朝鲜精矿90-200kg ／t ，海南粉矿≤160kg ／t ，轧钢皮≥20kg ／t ，弱磁精矿300-400kg ／t ，消石灰≤50kg ／t ，煤粉≤100kg ／t ，熔剂粉200-300kg ／t ，此次试验烧结总量Q =1000k 。
表1 各种精铁矿及粉矿的化学成分及价格Table 1 The chemical composition and price of all used mines化学成分/%品种TFeFeO2SiO 23Al O CaO MgOS烧损 单价元/t 澳大利亚粉1()X 61.97 1.22 5.08 2.80 0.47 0.23 0.042 4.13 102 弱磁精矿 2()X 66.03 27.48 3.64 1.58 0.92 1.46 0.379 2.18 55.1 朝鲜精矿 3()X 60.48 24.48 13.65 1.541.12 0.38 0.045 1.11 85海南粉矿 4()X 53.60 2.13 15.61 2.35 1.17 0.44 0.258 2.11 81 轧钢皮 5()X 71.20 63.85 2.031.390.28 0.54 0.03 0.97 55熔剂粉 6()X 1.26 0.40 1.23 0.40 42.0810.38- 43.70 13.25消石灰 7()X 0.93 0.27 1.23 0.54 63.970.74 - 31.29 26煤灰粉8()X-- 8.20 4.49 0.95 0.23 0.59 -50由上述条件可得出如下数学模型：minF=0.1021X +0.05512X +0.0853X +0.0814X +0.0555X +0.013256X +0.0267X + 0.058X 各种化学成分约束为：0.52Q ≤0.61971X +0.66032X +0.60483X +0.5364X +0.7125X +0.01266X +0.00937X ≤ 0.535Q0.07Q ≤0.05081X +0.03642X +0.13653X +0.15614X +0.02035X +0.01236X +0.01237X +0.0828X ≤0.08Q0.015Q ≤0.0281X +0.01582X +0.01543X +0.02354X +0.01395X +0.0046X +0.00547X + 0.04498X ≤0.03Q0.12Q ≤0..0471X +0.00922X +0.01123X +0.01174X +0.00285X +0.42086X +0.63977X +0.00958X ≤0.13Q0.03Q ≤0.00231X +0.01462X +0.00383X +0.00444X +0.00545X +0.13086X +0.00747X +0.00238X ≤0.04Q0.000421X +0.003792X +0.000453X +0.002584X +0.00035X +0.00598X ≤0.0015Q -0.08421X -0.05452X -0.22773X -0.26154X -0.03275X +0.39936X -0.60427X - 0.1348X ≤0 -0.0741X -0.04722X -0.20043X -0.23034X -0.02875X +0.40176X +0.60827X -0.11768X ≥0 烧损约束：0.95871X +0.97822X +0.98893X +0.97894X +0.99035X +0.5636X +0.6877X +0.24368X ≥Q 各矿的用量约束： 1501X ≤≤200 3002X ≤≤400903X ≤≤2004X ≤160 5X ≥202006X ≤≤3007X ≤50 8X ≤100对上述问题，选择种群规模N=60，杂交参数CR=0.5，变异率F=0.8，进化代数MAX G =1000。