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粒子群优化算法在大型选矿企业原料采购计划中的应用

黄肖玲 柴天佑

黄肖玲, 柴天佑. 粒子群优化算法在大型选矿企业原料采购计划中的应用. 自动化学报, 2009, 35(5): 632-636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00632
引用本文: 黄肖玲, 柴天佑. 粒子群优化算法在大型选矿企业原料采购计划中的应用. 自动化学报, 2009, 35(5): 632-636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00632
HUANG Xiao-Ling, CHAI Tian-You. Particle Swarm Optimization for Raw Material Purchasing Plan in Large Scale Ore Dressing Plant. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(5): 632-636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00632
Citation: HUANG Xiao-Ling, CHAI Tian-You. Particle Swarm Optimization for Raw Material Purchasing Plan in Large Scale Ore Dressing Plant. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2009, 35(5): 632-636. doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00632

粒子群优化算法在大型选矿企业原料采购计划中的应用

doi: 10.3724/SP.J.1004.2009.00632
详细信息
    通讯作者:

    黄肖玲

  • 中图分类号: TP278; TP301.6

Particle Swarm Optimization for Raw Material Purchasing Plan in Large Scale Ore Dressing Plant

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    Corresponding author: HUANG Xiao-Ling
  • 摘要: 选矿厂的原矿采购成本是构成精矿成本的主要部分. 优化原矿采购计划就是寻求最小采购成本. 在保证选矿生产工艺确定的精矿品位和原矿处理量的条件下, 使原矿采购成本最小的各种原矿采购计划对降低选矿企业的生产成本至关重要. 本文提出了在保证生产精矿需求和精矿品位的条件下, 使精矿库存尽量最小的原矿需求模型和使采购成本最小的各种原矿采购模型. 采用基于模糊规则调整惯性权值的粒子群优化算法, 对上述模型进行了动态优化求解, 确定了各种原矿的采购量. 采用了某选矿厂的实际数据进行了仿真实验, 实验结果表明了本文所提方法的有效性.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-03-22
  • 修回日期:  2008-06-03
  • 刊出日期:  2009-05-20

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