新型进化计算方法及其在炼铁烧结过程建模与优化中的应用

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1 绪论

摘要

1.1 烧结过程

1.1.1 烧结过程的特征

1.1.2 烧结过程控制技术

1.1.3 烧结生产现状

1.1.4 研究问题

1.2 遗传规划建模方法

1.2.1 算法的基本技术

1.2.2 算法特性及应用

1.2.3 研究现状及发展

1.2.4 收敛性

1.3 多目标进化优化算法

1.3.1 多目标进化算法基本理论

1.3.2 多目标进化算法研究现状

1.3.3 非支配排序遗传算法概述

1.3.4 收敛性

1.4 全文的主要内容和结构

1.4.1 全文主要研究内容

1.4.2 全文结构

2 遗传规划及其改进算法

摘要

2.1 引言

2.2 改进的分层辨识遗传规划

2.2.1 非线性动态系统模型

2.2.2 算法实现

2.2.3 仿真实验及分析

2.3 改进的混合分类遗传规划

2.3.1 聚类算法

2.3.2 算法实现

2.3.3 仿真实验及分析

2.4 总结

3 多目标遗传优化算法

摘要

3.1 引言

3.1.1 Pareto支配与Pareto最优

3.1.2 NSGAⅡ算法

3.1.3 NSGAⅡ算法流程

3.2 带偏好的PNSGAⅡ

3.2.1 偏好一：目标设定值法

3.2.2 偏好二：参考方向法

3.2.3 偏好三：偏好拥挤度法

3.3 实验应用及分析

3.4 总结

4 基于烧结矿化学成分预测的配料系统

摘要

4.1 引言

4.1.1 配料工艺流程介绍

4.1.2 存在的问题和挑战

4.1.3 现有预测模型

4.2 烧结矿化学成分预测模型

4.2.1 烧结矿化学成分预测模型

4.2.2 分层辨识遗传规划建模

4.2.3 实验结果及分析

4.3 基于性能指标的烧结矿配料优化

4.3.1 配料优化模型

4.3.2 带偏好的多目标优化

4.3.3 实验结果及分析

4.4 总结

5 烧结过程热状态建模

摘要

5.1 引言

5.1.1 烧结工艺流程

5.1.2 现状及问题

5.2 基于遗传规划的烧结终点模型

5.2.1 模型总体结构

5.2.2 透气性模型介绍

5.2.3 混合分类遗传规划建模方法

5.3 实验仿真及分析

5.3.1 两线烧结终点预测

5.3.2 中期预测模型

5.3.3 短期预测模型

5.3.4 测试模型有效性

5.4 总结

6 总结与展望

参考文献

附作者攻博期间发表、录用的论文及参加项目