摘  要： 為提高計算機燒結配料的自適應性和通用性,，提出了基于改進粒子群算法優(yōu)化求解的方法,。該方法采用柯西分布函數(shù)演化而來的調整函數(shù)，根據(jù)迭代次數(shù)慣性權重動態(tài)調整,，對粒子群算法的全局和局部搜索能力進行平衡調整,，使算法初期有較快的收斂速度，后期又保持較高的尋優(yōu)精度,，從而提高了粒子群算法的全局和局部搜索能力,。仿真結果表明，所提出的改進粒子群算法收斂速度快,、精度高,、具有較強的全局尋優(yōu)能力,能有效降低鋼鐵企業(yè)燒結成本，為實際工程應用提供了一個新思路,。
關鍵詞： 粒子群算法,；燒結；優(yōu)化,；慣性權重,；仿真

    在市場經(jīng)濟的推動下，現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)成本和經(jīng)濟效益的矛盾十分突出，對于各大鋼鐵企業(yè)來說,，降低成本,、提高產(chǎn)品質量已迫在眉睫。因此,，單一礦種的燒結已經(jīng)難以滿足企業(yè)的要求,，當今大部分企業(yè)已經(jīng)采用幾種礦粉合理搭配進行燒結，這樣既可以降低燒結成本,，又能提高燒結礦質量,。尤其最近各大企業(yè)相繼增加進口粉和外來鐵礦粉的用量，并且隨著進口粉和外來粉種類增多,，探討各種原料的合理配比已勢在必行[1],。


    算法描述如下：
    (1)初始化粒子群。確定種群大小,、空間維數(shù),、各粒子的隨機位置和速度及最大迭代次數(shù)。
    (2)評價各計算粒子的適應值,。
    (3)對每個粒子xi,，將其適應值與其經(jīng)歷過的最好位置pi的適應值作比較，如果較好,，則將xi作為當前的最好位置pi,。
    (4)對每個粒子xi，將其適應值與所有粒子經(jīng)歷過的最好位置pg的適應值作比較,，如果較好,，則將其作為當前所有粒子的最好位置pg。
    (5)每次迭代中,，根據(jù)式(1),、式(2)對每個粒子的位置和速度進行更新,。
    (6)滿足最大迭代次數(shù)或全局最優(yōu)位置滿足預定精度要求則停止迭代,，輸出全局最優(yōu)解，算法終止,，否則跳轉步驟(2)繼續(xù)執(zhí)行,。
2 粒子群算法改進
    研究發(fā)現(xiàn)在算法的迭代過程中動態(tài)地調整慣性權重，可以改變搜索能力的強弱,。慣性權重類似模擬退火中的溫度,，較大的慣性權重有較好的全局收斂能力，而較小的慣性權重則有較強的局部收斂能力,。因此,，隨著迭代次數(shù)的增加，慣性權重應不斷減少，從而使得粒子群算法在初期具有較強的全局收斂能力,，而晚期具有較強的局部收斂能力,。例如在參考文獻[5]中提出了線性遞減權重策略，慣性權重w滿足：
    

4 仿真計算
    根據(jù)以上數(shù)學模型,，采用Matlab語言,、粒子群算法和改進的粒子群算法，分別編制燒結礦優(yōu)化配料計算程序,，計算出的精鐵礦和粉礦需求量及成本如表3所示,。其中方案1、方案2,、方案3分別代表標準粒子群算法,、線性遞減慣性權重改進粒子群算法、本文改進粒子群算法的仿真結果,。

    運用改進粒子群算法對鋼鐵燒結礦配料進行優(yōu)化計算,，計算機仿真結果表明符合實際工藝要求，通過與標準粒子群算法和線性遞減改進粒子群算法的結果相比較,，可看出本文提出的改進粒子群算法具有更好的尋優(yōu)能力和更高的運算精度,。由于粒子群算法在優(yōu)化實現(xiàn)的過程中，不需要對優(yōu)化問題的數(shù)學模型有過高的要求,，避免了常規(guī)數(shù)學方法在求解過程中的復雜性,，因此使用人員不需要具備過高、過深的數(shù)學理論知識,，很適合工程技術人員使用,。
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