【摘要】：為了提高礦山低品位礦產(chǎn)資源的利用率,確保生產(chǎn)過程中礦石質量的穩(wěn)定性和均勻性,建立了一種礦山多目標配礦優(yōu)化模型,并將標準遺傳算法中的交叉和變異操作與標準粒子群算法融合,提出求解該優(yōu)化模型的混合粒子群算法。以國內某地下鋁土礦為例,分別運用混合粒子群優(yōu)化算法、標準遺傳算法和標準粒子群算法3種方法對建立的多目標配礦優(yōu)化模型進行求解,通過對比優(yōu)化結果發(fā)現(xiàn):混合粒子群優(yōu)化算法求解的各采區(qū)月出礦量完全滿足礦山實際生產(chǎn)要求,而標準遺傳算法和標準粒子群算法求解結果存在誤差,分別達到9.92%和14.94%,且易陷入局部最優(yōu)值;從迭代進化曲線可知,混合粒子群優(yōu)化算法收斂速度快,穩(wěn)定性和魯棒性較高,具有一定科學研究和實際應用價值。
[Abstract]:In order to improve the utilization ratio of mine low grade mineral resources and ensure the stability and uniformity of ore quality during production, a multi-objective ore matching optimization model was established. Combining the crossover and mutation operations of the standard genetic algorithm with the standard particle swarm optimization algorithm, a hybrid particle swarm optimization algorithm is proposed to solve the optimization model. Taking an underground bauxite mine in China as an example, the multi-objective ore-matching optimization model is solved by using three methods: hybrid particle swarm optimization algorithm, standard genetic algorithm and standard particle swarm optimization algorithm, respectively. By comparing the optimization results, it is found that the monthly ore output of each mining area solved by the hybrid particle swarm optimization algorithm completely meets the actual production requirements of the mine, while the standard genetic algorithm and the standard particle swarm optimization algorithm have errors in solving the results. It reached 9.92% and 14.94%, respectively, and easily fell into local optimum value. It can be seen from the iterative evolution curve that the hybrid particle swarm optimization algorithm has high convergence speed, high stability and robustness, and has certain scientific research and practical application value.
【作者單位】： 武漢理工大學資源與環(huán)境工程學院;中南大學資源與安全工程學院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(2017IVA045,2017IVA046) 武漢理工大學自主創(chuàng)新研究基金——交叉學科創(chuàng)新研究項目(2017II35GX)
【分類號】：TD862.5;TP18

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本文編號：2414678