我国的煤炭分布,煤种繁多,煤质特征非常复杂。然而由于对煤炭产品结构的预测工作不能普遍开展,煤炭开采及加工带来了负面影响。首先,煤炭资源不能合理利用,浪费了宝贵资源。其次,煤炭开采的无序不仅过度消耗了能源,而且严重影响了国家的可持续发展。第三,没有实现经济效益的最大化。为了解决这一问题,需要对煤炭企业的产品加工方案进行事前的规划、预测和决策。即通过优化煤炭产品结构,确定合适的开采、生产和利用方案,使煤炭资源得到充分合理利用。　　论文建立了以经济效益最大化为优化目标的选煤厂层次的重介分选的炼焦煤选前产品结构优化模型,将分选密度作为优化参数,采用优化软件1stopt的差分进化算法工具箱计算,得到最优的产品加工方案。通过实际数据对算法进行测试,结果表明:利用差分进化算法对选煤厂的煤炭产品结构进行优化,具有结构简单,全局收敛能力强、能记忆最优解、等特点,且优化结果符合实际情况。　　在优化分选密度的选煤厂层次选前优化模型基础之上,首次添加煤层因素作为优化参数,建立了以经济效益最大化为优化目标的单工艺以及多工艺的矿井层次选前产品结构优化模型,并利用Matlab的GUI功能编制出自动优化计算的程序。优化计算所需的原始数据均以Excel表输入,简单、快捷。论文分别利用差分进化算法、遗传算法以及Matlab自带fmincon函数对炼焦煤矿井层次的选前单工艺以及多工艺产品结构优化模型求解,得到最优的分选密度和煤层开采比。本文把每次优化计算看作为一次分选,利用综合的精煤数量效率和质量效率来评价优化过程。评价结果表明:炼焦煤矿井层次的选前单工艺以及多工艺产品结构优化模型的构建是可行的,但是由于优化过程并不是实际的分选过程以及曲线拟合的问题,炼焦煤矿井层次选前多工艺产品结构优化过程的数量效率和质量效率误差较大　　同时,在相同的计算机环境、同一软件、设置相同的演化代数和种群规模的前提下,比较了差分进化算法、遗传算法以及Matlab自带fmincon函数,对矿井层次选前产品结构优化问题的求解结果,表明:对于矿井层次的单工艺以及多工艺选前产品结构优化问题,差分进化算法的求解结果更加稳定,优化效果好优于遗传算法,并且前者的时间频度以及时间复杂度要远远低于后者;fmincon函数的计算效率最高,但是此函数并没有给出全局最优值。由此得出:相比于遗传算法以及 fmincon函数,差分进化算法更适合求解矿井层次的选前单工艺以及多工艺产品结构优化问题。　　本文建立了以经济效益最大化为目标的神东公司石圪台选煤厂的选后产品结构模型,利用线性规划软件Lingo对不同约束条件下的选后产品结构优化问题进行求解,得到相应约束条件下的最优产品结构方案,从而指导该选煤厂初级产品的混合销售。