智能进化优化算法：DE与NSGA-II在烧结配料优化中的应用

本文《人工智能-机器学习-智能进化优化算法的研究与应用.pdf》深入探讨了人工智能领域的核心议题，特别是机器学习中的智能进化优化算法。首先，文章指出最优化问题是科学研究和工程实践中的关键挑战，传统的方法如牛顿下降法和梯度法往往难以找到全局最优解。差分进化算法因其良好的收敛性、简洁的模型和较少的控制参数，已经成为解决这类问题的重要工具。 作者详细介绍了差分进化算法的基本原理和实施流程，同时指出了其在多目标优化问题中的广泛应用。尽管非支配排序遗传算法（NSGA）在早期展示了显著的优势，但在深入研究和广泛应用中暴露出了一些不足。NSGA-II作为对NSGA的改进版本，针对性地解决了这些问题，特别是在处理多目标优化问题时展现出更高的效率。 文章的核心贡献之一是针对烧结配料优化问题的应用研究。烧结配料是一个复杂的问题，涉及到成本、化学成分、碱度以及原料用量的约束。作者通过改进的差分进化算法，将原料成本设为目标函数，强调了其在优化过程中寻优能力强且易于实现的特点。 此外，文章还探讨了NSGA-II在烧结矿配料优化中的应用，特别是如何将性能指标如还原度、转鼓指数（机械强度）和利用系数纳入目标函数。NSGA-II的有效性在多目标优化任务中得到了证明，为性能导向的烧结矿配料提供了创新的优化策略。 关键词总结了本文的主要研究内容：最优化、差分进化算法、停滞问题、非支配排序遗传算法（NSGA）、NSGA-II以及Pareto优化理论，这些都是理解和实施烧结矿配料优化的关键概念。这篇论文为理解和解决实际工程中的多目标优化问题，特别是通过智能进化优化算法，提供了有价值的研究成果和实践经验。