【摘 要】
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原料配制是烧结工艺的关键环节，不仅影响烧结成本，而且还关系到烧结矿质量。针对现有烧结配料方案优化目标相对单一、模型更新不太及时的问题，提出了基于XGBoost和反向自适应粒子群优化（reverse adaptive population particle swarm optimization，RAPPSO）算法的烧结配料智能优化方法，以优化烧结矿的TFe含量和成本。首先，依托数字孪生数据库提供的实
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（61933015）； 中央高校基本科研业务费专项资金（K20200002）（浙江大学NGICS大平台）；
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原料配制是烧结工艺的关键环节，不仅影响烧结成本，而且还关系到烧结矿质量。针对现有烧结配料方案优化目标相对单一、模型更新不太及时的问题，提出了基于XGBoost和反向自适应粒子群优化（reverse adaptive population particle swarm optimization，RAPPSO）算法的烧结配料智能优化方法，以优化烧结矿的TFe含量和成本。首先，依托数字孪生数据库提供的实时数据，建立基于XGBoost的烧结矿TFe含量在线预测模型。然后，提出了一种RAPPSO算法，该算法可以根据迭代次数自动调整反向种群大小，具有良好的收敛性和搜索能力。最后，综合考虑烧结矿TFe含量和配料成本来构建优化模型的目标函数，建立烧结配料智能优化模型并使用RAPPSO算法进行求解。经验证，该方法使配料成本降低8.27元/t，烧结矿TFe质量分数提升0.57%，这表明所提配料优化方法具有良好的性能。
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