兩個典型煤炭企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型與算法研究.pdf

1、我國的煤炭分布,煤種繁多,煤質(zhì)特征非常復(fù)雜。然而由于對煤炭產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的預(yù)測工作不能普遍開展,煤炭開采及加工帶來了負面影響。首先,煤炭資源不能合理利用,浪費了寶貴資源。其次,煤炭開采的無序不僅過度消耗了能源,而且嚴重影響了國家的可持續(xù)發(fā)展。第三,沒有實現(xiàn)經(jīng)濟效益的最大化。為了解決這一問題,需要對煤炭企業(yè)的產(chǎn)品加工方案進行事前的規(guī)劃、預(yù)測和決策。即通過優(yōu)化煤炭產(chǎn)品結(jié)構(gòu),確定合適的開采、生產(chǎn)和利用方案,使煤炭資源得到充分合理利用。
　　論

2、文建立了以經(jīng)濟效益最大化為優(yōu)化目標的選煤廠層次的重介分選的煉焦煤選前產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,將分選密度作為優(yōu)化參數(shù),采用優(yōu)化軟件1stopt的差分進化算法工具箱計算,得到最優(yōu)的產(chǎn)品加工方案。通過實際數(shù)據(jù)對算法進行測試,結(jié)果表明:利用差分進化算法對選煤廠的煤炭產(chǎn)品結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,具有結(jié)構(gòu)簡單,全局收斂能力強、能記憶最優(yōu)解、等特點,且優(yōu)化結(jié)果符合實際情況。
　　在優(yōu)化分選密度的選煤廠層次選前優(yōu)化模型基礎(chǔ)之上,首次添加煤層因素作為優(yōu)化參數(shù),建立

3、了以經(jīng)濟效益最大化為優(yōu)化目標的單工藝以及多工藝的礦井層次選前產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,并利用Matlab的GUI功能編制出自動優(yōu)化計算的程序。優(yōu)化計算所需的原始數(shù)據(jù)均以Excel表輸入,簡單、快捷。論文分別利用差分進化算法、遺傳算法以及Matlab自帶fmincon函數(shù)對煉焦煤礦井層次的選前單工藝以及多工藝產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型求解,得到最優(yōu)的分選密度和煤層開采比。本文把每次優(yōu)化計算看作為一次分選,利用綜合的精煤數(shù)量效率和質(zhì)量效率來評價優(yōu)化過程。評價

4、結(jié)果表明:煉焦煤礦井層次的選前單工藝以及多工藝產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型的構(gòu)建是可行的,但是由于優(yōu)化過程并不是實際的分選過程以及曲線擬合的問題,煉焦煤礦井層次選前多工藝產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程的數(shù)量效率和質(zhì)量效率誤差較大
　　同時,在相同的計算機環(huán)境、同一軟件、設(shè)置相同的演化代數(shù)和種群規(guī)模的前提下,比較了差分進化算法、遺傳算法以及Matlab自帶fmincon函數(shù),對礦井層次選前產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的求解結(jié)果,表明:對于礦井層次的單工藝以及多工藝選前產(chǎn)

5、品結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題,差分進化算法的求解結(jié)果更加穩(wěn)定,優(yōu)化效果好優(yōu)于遺傳算法,并且前者的時間頻度以及時間復(fù)雜度要遠遠低于后者;fmincon函數(shù)的計算效率最高,但是此函數(shù)并沒有給出全局最優(yōu)值。由此得出:相比于遺傳算法以及 fmincon函數(shù),差分進化算法更適合求解礦井層次的選前單工藝以及多工藝產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題。
　　本文建立了以經(jīng)濟效益最大化為目標的神東公司石圪臺選煤廠的選后產(chǎn)品結(jié)構(gòu)模型,利用線性規(guī)劃軟件Lingo對不同約束條件下的選后