铁矿烧结配矿技术对于高炉顺利稳定生产、企业降本增效有着巨大的作用。近些年来,我国的钢铁企业更加重视烧结配矿技术的研究以及将其应用到实际中去。然而就目前而言,烧结配矿主要还是根据人工经验来确定,人工经验更多考虑的是烧结矿原材料的成本,而对烧结矿的性质并没有定性的分析。目前亟需一种方法在保证成本最低的同时提高烧结矿的质量进而提升烧结厂的利润。本研究以某选烧结厂为背景展开研究。主要通过对某烧结厂的烧结配矿过程进行分析,结合实际的生产要求建立烧结配矿数学模型;应用带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到最优的烧结配矿方案;设计并开发了上位机软件平台,将优化算法在实际生产中进行应用。本文的主要研究内容有以下几个方面:首先,对整个烧结配矿过程进行分析,铁矿烧结过程是一个复杂的物理化学反应过程,机理模型难以准确预测,所以采用机理模型与数据驱动相结合的方式。对烧结过程涉及到的状态及参数变量进行分析,确定机理模型及数据驱动模型输入输出,建立混合矿性质与烧结矿性质对应的机理模型,以及利用SVR支持向量回归拟合烧结矿性质与一级品率、合格品率之间的关系。然后,从多目标优化问题入手,对多目标优化的基本概念和常见的方法进行分析,结合现场的实际情况确定约束条件及目标函数,建立了烧结配矿优化模型。对遗传算法进行了细致的研究,之后引出了一种较为成熟的遗传算法——带精英策略的非劣排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）,对烧结配矿优化模型进行了求解。之后对获得的非劣解集应用TOPSIS算法进行了决策,得到了烧结配矿最优操作方案。最后,结合工业现场的需求,开发了铁矿烧结配矿优化软件平台,提供了便于操作人员使用的人机交互平台。具体包括服务器端与客户端程序的编写,数据库的搭建以及与matlab中算法的关联与调用。之后把优化软件应用到了实际的工业现场中,并且将优化算法得出的操作方案与现场中人工经验得到的操作方案进行了对比,进一步验证了本研究的成果,同时也为企业带来了经济效益。