磨矿过程是选矿生产过程的重要组成部分，磨矿产品的质量与产量对选别作业指标有很大影响。因此，优化磨矿过程、提高磨矿效率对提高选矿厂的技术-经济指标具有重大意义。 本文在总结前人工作的基础上，从实际出发，以某选矿厂的磨矿生产过程为研究对象，结合选矿厂的生产要求确立磨矿过程多目标优化问题，并以改进后的基于遗传算法的多目标优化算法为手段进行磨矿过程稳态优化研究。本文的主要研究内容有如下几个方面： (1)从磨矿过程系统分析入手，选出具有代表性的参变量进行量纲分析，由此推出反映磨矿系统输入、输出和状态特性的相似准数。根据决定性与非决定性准数之间的关系，建立描述磨矿产品产量、粒度分布特性的相似准数数学模型。根据所得到的数学模型和多目标优化理论，构造磨矿过程多目标优化模型。 (2)综述了多目标优化方法的发展和研究现状，深入研究了一种快速、杰出的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)。此优化算法同前一代算法相比，在计算复杂程度、精英保持、选择共享参数三方面进行了改进，并成功地应用于化工等领域。 (3)在NSGA-Ⅱ算法的基础上对其进行改进，将改进后的算法用于磨矿过程稳态优化研究。按照改进的NSFGA-Ⅱ算法设计优化程序，并在MATLAB中进行仿真，求得更适合实际生产的多给系统操作参数，再利用TOPSIS方法选出最优的一组操作参数。