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改进NSGA-Ⅱ的炼焦配煤多目标优化方法

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配煤优化问题是中国焦化行业广泛存在的问题.为了获得低成本、高质量的焦炭,提出了一种多目标配煤优化模型(Multi-Objective Optimization of Coal Blending,MOCB),以克服传统单目标配煤优化模型仅考虑成本或焦炭质量的弊端.模型以配煤成本最低、焦炭质量六个评价指标的综合质量最大为目标函数,工艺条件和生产焦炭质量作为约束集,引入带有精英策略的非支配排序遗传算法(Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ),并结合配煤比调整专家规则进行改进形成新的优化算法(Expert-NSGA-Ⅱ)作为该模型的寻优算法并通过运行时间、反世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)、超体积指标(Hypervolume,HV)评价四种算法及Pareto最优解集.对某焦化厂六个单种煤配煤为例进行配煤优化验证,优化结果表明Expert-NSGA-Ⅱ算法所得配煤方案(Pareto最优解集)具有较好的收敛性、多样性和鲁棒性且配煤结构多样化,可兼顾不同质量需求进行配比选择,具有良好的应用价值.
Multi-Objective Optimization Method of Coking Coal Blending Based on Improved NSGA-Ⅱ

李忠峰、刘俊、金辉、汪继玮、刘蕾

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营口理工学院 电气工程学院,辽宁 营口 115014

武汉科技大学 信息科学与工程学院,湖北 武汉 430081

中唯炼焦技术国家工程研究中心有限责任公司,辽宁 鞍山 114020

营口理工学院 机械与动力工程学院,辽宁 营口 115014

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非支配排序遗传算法 多目标优化 配煤优化 专家规则

辽宁省教育厅科学研究经费项目(2021)

LJKZ1199

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.05.016

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(5)
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