【摘 要】
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在构建非线性多目标优化模型的基础上,集成粒子群（PSO）、遗传算法（GA）与人工神经网络（ANN）等智能优化算法,来确定实现铁矿资源减损和节能降耗的采选品位与投资策略。根据采选生产流
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71303061,71301030);教育部人文社科研究资助项目(17YJAZH030);广东省高校优秀青年教师培养计划资助项目(YQ2015058)
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在构建非线性多目标优化模型的基础上,集成粒子群（PSO）、遗传算法（GA）与人工神经网络（ANN）等智能优化算法,来确定实现铁矿资源减损和节能降耗的采选品位与投资策略。根据采选生产流程,建立以采选品位与投资策略为决策变量,计划精矿产量为约束条件,资源利用率、总电耗以及经济效益为目标的非线性多目标约束优化模型。将PSO、GA的高效搜索能力和ANN的建模功能相结合,构成PSOGA-ANN算法来寻找最优采选品位和投资策略。在PSO-GA-ANN算法中,进化个体采用二进制0-1编码和实数编码相结合,适应度函数为3
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