金属广泛应用于如建筑、运输、通讯、航空及制造等许多行业,对工业发展进步的追求以及科技应用使中国更加依赖矿物资源。我国难选贫赤(红)铁矿资源丰富,主要采用包括竖炉焙烧、磨矿和磁选等工序的选矿过程进行选别。为生产合格的精矿产品和提高效益,选厂通过生产计划调度确定企业综合生产指标(全生产周期内的综合精矿品位、产量、金属回收率、选矿比和成本指标)目标值,并且分解为全流程综合生产指标(当前生产期内的精矿品位、产量、金属回收率、选矿比和成本指标)。生产运行优化根据以上全流程综合生产指标目标值确定各工序的运行指标(焙烧矿磁选管回收率、磨矿粒度和磁选精矿品位与尾矿品位等),选矿生产运行控制将运行指标目标值转化为各过程控制系统的设定值,并由控制系统跟踪设定值,从而将综合生产指标控制在目标范围内。其中,全流程综合生产指标目标值合理与否直接影响下层运行指标的设定及控制系统的动作,最终影响精矿产品的产量与质量。因此,全流程综合生产指标的优化决策对提高综合精矿品位、金属回收率、产量以及降低消耗(选矿比)与成本具有重要意义。选矿生产全流程综合生产指标决策要考虑不同生产周期(如年月／周日)内的综合生产指标目标范围以及生产约束(如多品种原矿属性与组合、竖炉磨机等设备能力、运时、能源消耗等)条件下,尽量提高精矿品位、金属回收率、产量和尽量降低选矿比与单位成本。综合生产指标间存在一些相互冲突关系(如提高精矿品位可能提升成本和降低回收率等),并且需要在不同时间尺度内进行分解,各子周期内的目标范围、生产约束与边界参数(如原料成分与价格波动、竖炉磨机故障导致运时变化等)随市场需求及生产过程发生变化。因此,全流程综合生产指标优化决策是具有多层次、多周期、多冲突目标和复杂约束等特点的多目标非线性优化问题,难以采用现有的优化方法实现全流程综合生产指标优化决策。实际生产过程中计划调度人员凭经验确定和调整全流程综合生产指标,随意性大且不够精确,常使企业综合生产指标偏离目标范围,造成产品质量差、生产成本高、资源消耗大等问题。因此,研究如何对具有多层次、多周期、多冲突目标和复杂约束等特点的选矿生产全流程综合生产指标进行优化决策,从而实现企业全局的综合生产指标优化具有重要理论意义和实用价值。本文在国家重点基础研究发展计划(九七三)项目“复杂生产制造全流程一体化控制系统整体控制策略与运行控制方法(2009CB320601)”的支持下,以实现选矿企业综合生产指标优化为目标,提出了选矿生产全流程综合生产指标优化方法,研发了实现上述优化方法的选矿生产全流程综合生产指标优化系统平台。主要工作归纳如下：(1)针对多目标优化问题求解时,经典方法易陷于局部、对初始解敏感而纯进化算法进化方向性弱、收敛速度慢等不足。提出了一种梯度(MO-G)驱动的多目标混合进化算子,其中梯度驱动算子中的搜索方向为各目标函数负梯度方向的严格凸锥组合,并进行归一化,该方向将搜索空间中的选定点沿所有或其中一些目标函数的下降方向移向Pareto前沿,从而减少纯进化算法中无效的随机交叉和变异的次数。进一步提出了两个定理对该方向的特性进行了数学解释,并揭示多目标函数同时改进的下降方向。以当前被广泛应用且性能较好的NSGA-Ⅱ、SPEA2作为基本进化算法,将所提算子与其结合形成混合进化算法G-NSGA-Ⅱ、G-SPEA2。该混合算法在标准测试问题ZDT1-3、CONSTR、SRN和TNK上进行测试,结果表明所提方法在求解具有可导目标函数的多目标优化问题时,在有限求解时间内,比纯进化算法具有更高几率改进所有目标,并且混合算子与纯梯度算子相比,可更好地保持解的多样性。该方法为选矿生产全流程综合生产指标优化奠定基础。(2)提出了选矿生产全流程综合生产指标优化方法,包括选矿企业综合生产指标(EPI)多目标优化方法、选矿生产全流程综合生产指标(PPI)多目标优化分解方法。该方法先在选矿企业期望的EPI目标范围内确定优化值,然后通过周期性滚动优化分解方法确定合理可行的选矿PPI指标值。a)选矿企业综合生产指标(EPI)多目标优化方法。在企业期望的EPI目标范围内,考虑选矿主体生产设备能力、原料与能源资源、库存及产品质量等约束条件,建立了以最大化精矿品位、回收率、产量,最小化全选比、成本为目标的选矿综合生产指标多目标优化模型(MPPP)。针对现有选矿EPI指标优化研究所考虑目标或约束不够全面,且主要采用加权法将各目标聚合为单目标问题求解,而权重难以合理确定等问题。采用所提出的梯度驱动的多目标混合进化算法(G-NSGA-Ⅱ,G-SPEA2)求解MPPP问题。通过实例测试验证了该方法的有效性。b)选矿生产全流程综合生产指标(PPI)多目标优化分解方法。将上层优化确定的选矿EPI指标进一步优化分解为合理可行的选矿PPI指标。该过程具有多层、多周期和多冲突目标特点,针对分别在各层各周期单独优化时,上层确定的综合生产指标可能导致下层全流程生产指标不可行等问题。建立了一体化选矿EPI与PPI指标优化分解模型,所建立的0-1混合整数多目标非线性规划(0-1 MO-MINLP)模型考虑不同时间尺度内的冲突目标(精矿品位、选矿比、回收率、成本和产量指标)、大量生产约束以及原料组合优化问题。提出基于周期滚动的两层分解策略减小问题规模,并提出基于交互式分割(IP)与梯度驱动(MO-G)相结合的多目标混合进化算法(IG-NSGA-Ⅱ, IG-SPEA2)进行求解。所提IP方法用来提供有效的组合节点,理想点求解方法用来删除不可行节点,改进的MO-G算子用来加速选定组合节点的进化过程,且构建均为连续变量的割集排除先前迭代过程中产生的(决策者不满意的)可行原料组合。并通过分解实例测试验证了该方法的有效性。(3)为辅助选矿生产全流程综合生产指标优化决策,设计和开发了选矿生产全流程综合生产指标优化软件系统平台。包括综合与全流程生产指标目标管理、边界与约束条件管理、决策流程管理、金属平衡测算、指标优化决策模型库、优化求解算法库等模块。软件平台具有模块化、组态化、可扩展及用户界面友好等特点,并可灵活配置模型和算法组件库,满足不同复杂生产过程的指标决策需求。(4)在所研发的软件平台上,利用选矿过程生产指标决策实际数据开展了实验研究,结果显示所提方法能在有限时间内同时改进选矿生产全流程综合生产指标值。例如,在所给实验条件下,系统决策的生产全流程综合生产指标均在目标范围内,并且与人工决策结果相比,全月累计综精品位提高0.13%,全选比降低0.009倍,金属回收率提高0.13%,吨精成本降低5.2元／吨,产量提高0.1万吨。该平台结合所提方法可为选矿生产计划调度人员提供辅助决策支持,并为研究人员提供实验平台,具有很好的应用前景。