摘  要： 為提高計算機燒結(jié)配料的自適應(yīng)性和通用性,，提出了基于改進粒子群算法優(yōu)化求解的方法,。該方法采用柯西分布函數(shù)演化而來的調(diào)整函數(shù)，根據(jù)迭代次數(shù)慣性權(quán)重動態(tài)調(diào)整,，對粒子群算法的全局和局部搜索能力進行平衡調(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，所提出的改進粒子群算法收斂速度快,、精度高,、具有較強的全局尋優(yōu)能力,能有效降低鋼鐵企業(yè)燒結(jié)成本，為實際工程應(yīng)用提供了一個新思路,。
關(guān)鍵詞： 粒子群算法,；燒結(jié)；優(yōu)化,；慣性權(quán)重,；仿真

    在市場經(jīng)濟的推動下，現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)成本和經(jīng)濟效益的矛盾十分突出,，對于各大鋼鐵企業(yè)來說,，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，當今大部分企業(yè)已經(jīng)采用幾種礦粉合理搭配進行燒結(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)相繼增加進口粉和外來鐵礦粉的用量,，并且隨著進口粉和外來粉種類增多,，探討各種原料的合理配比已勢在必行[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)、各粒子的隨機位置和速度及最大迭代次數(shù),。
    (2)評價各計算粒子的適應(yīng)值,。
    (3)對每個粒子xi，將其適應(yīng)值與其經(jīng)歷過的最好位置pi的適應(yīng)值作比較,，如果較好,，則將xi作為當前的最好位置pi。
    (4)對每個粒子xi,，將其適應(yīng)值與所有粒子經(jīng)歷過的最好位置pg的適應(yīng)值作比較,，如果較好，則將其作為當前所有粒子的最好位置pg,。
    (5)每次迭代中,，根據(jù)式(1)、式(2)對每個粒子的位置和速度進行更新,。
    (6)滿足最大迭代次數(shù)或全局最優(yōu)位置滿足預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
    研究發(fā)現(xiàn)在算法的迭代過程中動態(tài)地調(diào)整慣性權(quán)重，可以改變搜索能力的強弱,。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的全局收斂能力,，而晚期具有較強的局部收斂能力。例如在參考文獻[5]中提出了線性遞減權(quán)重策略,，慣性權(quán)重w滿足：
    

4 仿真計算
    根據(jù)以上數(shù)學模型,，采用Matlab語言、粒子群算法和改進的粒子群算法,，分別編制燒結(jié)礦優(yōu)化配料計算程序,，計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分別代表標準粒子群算法、線性遞減慣性權(quán)重改進粒子群算法,、本文改進粒子群算法的仿真結(jié)果,。

    運用改進粒子群算法對鋼鐵燒結(jié)礦配料進行優(yōu)化計算，計算機仿真結(jié)果表明符合實際工藝要求,，通過與標準粒子群算法和線性遞減改進粒子群算法的結(jié)果相比較,，可看出本文提出的改進粒子群算法具有更好的尋優(yōu)能力和更高的運算精度,。由于粒子群算法在優(yōu)化實現(xiàn)的過程中，不需要對優(yōu)化問題的數(shù)學模型有過高的要求,，避免了常規(guī)數(shù)學方法在求解過程中的復雜性,，因此使用人員不需要具備過高、過深的數(shù)學理論知識,，很適合工程技術(shù)人員使用,。
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