[发明专利]基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法及系统有效
| 申请号： | 202011489657.0 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112580259B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 何小龙;刘涛;胡亚东;孙利波;张明生;段然;卢鑫 | 申请（专利权）人： | 天津水泥工业设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/12;G06F111/04;G06F111/06 |
| 代理公司： | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 | 代理人： | 蒙建军 |
| 地址： | 300400 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 智能 矿山 自动 方法 系统 | ||
1.一种基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、建立带有出矿量约束和出矿比例约束的、以配矿后矿石多种成分的含量与矿石质量标准偏差最小为目标函数的配矿模型；所述目标函数表达式为：
其中，m为参与计算的矿石成分的数量，n为出矿点的数量，qij表示配矿前第i个出矿点第j种成分的含量，Pi表示第i个出矿点的出矿比例；sj表示第j种成分的矿石质量标准的含量，λj表示预先定义的第j种成分对配矿结果影响的权重，满足
步骤二：利用遗传算法求解配矿模型，生成最优配矿比例；
步骤三：对配矿结果进行分析验证，并进行微调。
2.根据权利要求1所述基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法，其特征在于，所述出矿量约束表达式为：
其中，n表示出矿点的数量，Xi表示第i个出矿点的出矿量，C表示总出矿量。
3.根据权利要求1所述基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法，其特征在于，所述出矿比例约束表示为：
Pi,lb≤Pi≤Pi,ub
其中，Pi,lb和Pi,ub分别为第i个出矿点出矿比例的下限和上限，Pi表示第i个出矿点的出矿比例。
4.根据权利要求1所述基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法，其特征在于，所述遗传算法为适应度函数fitness，其为目标函数min f(x)的倒数，表示为：
其中，m为参与计算的矿石成分的数量，n为出矿点的数量，qij表示配矿前第i个出矿点第j种成分的含量，Pi表示第i个出矿点的出矿比例，sj表示第j种成分的矿石质量标准的含量，λj表示预先定义的第j种成分对配矿结果影响的权重。
5.根据权利要求1所述基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法，其特征在于，所述遗传算法的交叉操作公式表达为：
其中，Si,g+1和Sj,g+1为两条子代染色体，Si,g和Sj,g为两条亲代染色体，α为[0,1]之间的随机数。
6.一种基于遗传算法的智能矿山自动配矿系统，其特征在于，包括：
建模部、建立带有出矿量约束和出矿比例约束的、以配矿后矿石多种成分的含量与矿石质量标准偏差最小为目标函数的配矿模型；所述目标函数表达式为：
其中，m为参与计算的矿石成分的数量，n为出矿点的数量，qij表示配矿前第i个出矿点第j种成分的含量，Pi表示第i个出矿点的出矿比例；sj表示第j种成分的矿石质量标准的含量，λj表示预先定义的第j种成分对配矿结果影响的权重，满足
配矿部：利用遗传算法求解配矿模型，生成最优配矿比例；
优化部：对配矿结果进行分析验证，并进行微调。
7.一种实现权利要求1-5任一项所述基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法的信息数据处理终端。
8.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5任一项所述的基于遗传算法的智能矿山自动配矿方法。
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