摘  要： 為提高計(jì)算機(jī)燒結(jié)配料的自適應(yīng)性和通用性,，提出了基于改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化求解的方法。該方法采用柯西分布函數(shù)演化而來(lái)的調(diào)整函數(shù),，根據(jù)迭代次數(shù)慣性權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整,，對(duì)粒子群算法的全局和局部搜索能力進(jìn)行平衡調(diào)整，使算法初期有較快的收斂速度,，后期又保持較高的尋優(yōu)精度,，從而提高了粒子群算法的全局和局部搜索能力。仿真結(jié)果表明,，所提出的改進(jìn)粒子群算法收斂速度快、精度高,、具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力,能有效降低鋼鐵企業(yè)燒結(jié)成本,，為實(shí)際工程應(yīng)用提供了一個(gè)新思路。
關(guān)鍵詞： 粒子群算法,；燒結(jié),；優(yōu)化；慣性權(quán)重,；仿真

    在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)下,，現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)成本和經(jīng)濟(jì)效益的矛盾十分突出，對(duì)于各大鋼鐵企業(yè)來(lái)說(shuō)，降低成本,、提高產(chǎn)品質(zhì)量已迫在眉睫,。因此，單一礦種的燒結(jié)已經(jīng)難以滿足企業(yè)的要求,，當(dāng)今大部分企業(yè)已經(jīng)采用幾種礦粉合理搭配進(jìn)行燒結(jié),，這樣既可以降低燒結(jié)成本，又能提高燒結(jié)礦質(zhì)量,。尤其最近各大企業(yè)相繼增加進(jìn)口粉和外來(lái)鐵礦粉的用量,，并且隨著進(jìn)口粉和外來(lái)粉種類增多，探討各種原料的合理配比已勢(shì)在必行[1],。


    算法描述如下：
    (1)初始化粒子群,。確定種群大小、空間維數(shù),、各粒子的隨機(jī)位置和速度及最大迭代次數(shù),。
    (2)評(píng)價(jià)各計(jì)算粒子的適應(yīng)值。
    (3)對(duì)每個(gè)粒子xi,，將其適應(yīng)值與其經(jīng)歷過(guò)的最好位置pi的適應(yīng)值作比較,，如果較好，則將xi作為當(dāng)前的最好位置pi,。
    (4)對(duì)每個(gè)粒子xi,，將其適應(yīng)值與所有粒子經(jīng)歷過(guò)的最好位置pg的適應(yīng)值作比較，如果較好,，則將其作為當(dāng)前所有粒子的最好位置pg,。
    (5)每次迭代中，根據(jù)式(1),、式(2)對(duì)每個(gè)粒子的位置和速度進(jìn)行更新,。
    (6)滿足最大迭代次數(shù)或全局最優(yōu)位置滿足預(yù)定精度要求則停止迭代，輸出全局最優(yōu)解,，算法終止,，否則跳轉(zhuǎn)步驟(2)繼續(xù)執(zhí)行。
2 粒子群算法改進(jìn)
    研究發(fā)現(xiàn)在算法的迭代過(guò)程中動(dòng)態(tài)地調(diào)整慣性權(quán)重,，可以改變搜索能力的強(qiáng)弱,。慣性權(quán)重類似模擬退火中的溫度，較大的慣性權(quán)重有較好的全局收斂能力,，而較小的慣性權(quán)重則有較強(qiáng)的局部收斂能力,。因此，隨著迭代次數(shù)的增加,，慣性權(quán)重應(yīng)不斷減少,，從而使得粒子群算法在初期具有較強(qiáng)的全局收斂能力，而晚期具有較強(qiáng)的局部收斂能力。例如在參考文獻(xiàn)[5]中提出了線性遞減權(quán)重策略,，慣性權(quán)重w滿足：
    

4 仿真計(jì)算
    根據(jù)以上數(shù)學(xué)模型,，采用Matlab語(yǔ)言、粒子群算法和改進(jìn)的粒子群算法,，分別編制燒結(jié)礦優(yōu)化配料計(jì)算程序,，計(jì)算出的精鐵礦和粉礦需求量及成本如表3所示。其中方案1,、方案2,、方案3分別代表標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法、線性遞減慣性權(quán)重改進(jìn)粒子群算法,、本文改進(jìn)粒子群算法的仿真結(jié)果,。

    運(yùn)用改進(jìn)粒子群算法對(duì)鋼鐵燒結(jié)礦配料進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明符合實(shí)際工藝要求,，通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法和線性遞減改進(jìn)粒子群算法的結(jié)果相比較,，可看出本文提出的改進(jìn)粒子群算法具有更好的尋優(yōu)能力和更高的運(yùn)算精度。由于粒子群算法在優(yōu)化實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中,，不需要對(duì)優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型有過(guò)高的要求,，避免了常規(guī)數(shù)學(xué)方法在求解過(guò)程中的復(fù)雜性，因此使用人員不需要具備過(guò)高,、過(guò)深的數(shù)學(xué)理論知識(shí),，很適合工程技術(shù)人員使用。
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