基于满意优化的氧化铝生料浆调配方法

提出了基于多目标满意优化的生料浆调配智能优化方法.该方法以满意度函数反映决策者对性能指标的评价,以综合满意度函数反映决策者对多目标协调的要求,构建氧化铝生料浆调配的满意优化模型,并通过自适应调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法求解满意优化问题.所得优化结果更能反映决策者对实际工艺指标的评价,大幅度提高计算效率,减少生料浆质量指标的波动.基于工业运行数据的计算结果表明了该方法的有效性和实用性.

改进微粒群算法及其在生料浆调配多目标优化中的应用

微粒群算法是一种简单易行、收敛快速的演化计算方法,但也存在早熟收敛的缺陷。鉴于惯性权值对控制算法收敛所起的作用,本文提出一种改进的微粒群算法,让惯性权值按类S型曲线形式随迭代次数非线性变化,并根据微粒当前的搜索状态自适应调节该曲线的曲率,有效保证算法收敛速度和全局寻优能力。改进的微粒群算法用于求解氧化铝生料浆调配过程0-1组合优化问题,与传统微粒群算法及遗传算法比较的结果表明,改进的微粒群算法具有较强的全局搜索能力且能有效避免早熟收敛问题。

基于微粒群算法的生料浆调配多目标满意优化

氧化铝生料浆优化调配是一个多目标、多约束且非线性的0-1组合优化问题。首先给出了该问题的数学描述,然后根据调配过程判断生料浆质量是否达标的不同满意标准,基于满意度原理,将带约束的多目标优化问题转换为求多目标和多约束综合满意度最大的满意优化问题,最后提出一种改进的离散微粒群算法对该问题进行求解。实例仿真和工业应用证明了模型与算法的有效性。

生料浆调配实质与自动配料方案分析

通过对山西分公司生料浆调配过程的工艺现状及影响因素进行分析 ,认为生料浆调配的实质相对来说就是钙比的调整过程 ;注重对影响钙比因素的控制力度 。

线性规划模型在氧化铝生产配料工艺中的应用

配料工序是氧化铝生产中的重点和难点之一,其原矿浆和生料浆技术指标的好坏直接关系到拜耳法的溶出效果和烧结熟料的质量和产能,而其中生料浆合格率的控制又是最为复杂的。本文试图将运筹学的高级工具线性规划模型应用于生料浆的调配中,为提高生料浆合格率探索一条可行的途径。