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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于极端随机树-NSGA-Ⅱ的烧结配料多目标预测优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115359851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210839059.4，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于极端随机树-NSGA-Ⅱ的烧结配料多目标预测优化方法是由杨春节;陈健设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极端随机树-NSGA-Ⅱ的烧结配料多目标预测优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极端随机树‑NSGA‑Ⅱ的烧结配料多目标预测优化方法，涉及烧结过程预测优化领域。本方法利用现有的烧结配料数据，使用极端随机树算法来训练得到烧结矿TFe含量预测模型；建立中和粉成本与烧结矿TFe含量多目标优化模型，利用NSGA‑Ⅱ算法进行优化求解，得到最优配料解集。本方法利用机器学习与智能优化算法解决烧结中的原料配料问题，并将该方法的求解结果与配料方案进行了对比，证明了该方法对中和粉成本降低和烧结矿TFe含量提高的有效性。

本发明授权基于极端随机树-NSGA-Ⅱ的烧结配料多目标预测优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极端随机树-NSGA-Ⅱ的烧结配料多目标预测优化方法，其特征在于，利用现有的烧结配料数据，使用极端随机树算法来训练得到烧结矿TFe含量预测模型；建立中和粉成本与烧结矿TFe含量多目标优化模型，利用NSGA-Ⅱ算法进行优化求解，得到最优配料解集；所述建立中和粉成本与烧结矿TFe含量多目标优化模型，利用NSGA-Ⅱ进行优化求解为：建立以原料粉配比为决策变量，中和粉成本为目标的目标函数，该目标函数为原料粉配比与其对应单价的线性组合： ；其中，C为中和粉成本单价，Pi为原料对应单价，Xi为原料配比，i取1，2，3,…,n,n为原料数量；约束包括配比和等式约束、原料库存上下限约束和中和粉化学成分上下限约束，配比和约束保证配比之和为1，原料库存上下限约束指对每种原料的上下限进行限制，中和粉化学成分上下限约束为依据经验设定好的中和粉化学成分可变动范围；建立以原料粉配比为决策变量，烧结矿TFe含量为目标的目标函数，该目标函数使用训练得到的烧结矿TFe含量预测模型： ；其中，W为烧结矿TFe含量，Vj为中和粉中TFe、SiO2、CaO、Al2O3和MgO的含量，Ut为燃料中CaO和MgO含量，PredictModel代表训练得到的烧结矿TFe含量预测模型；根据实际工艺约束，建立以烧结矿TFe含量与中和粉成本的双目标优化模型并求解，约束条件为配比和等式约束、原料配比上下限约束、中和粉化学成分上下限约束，优化模型如下： ；其中，Z为优化目标，包括烧结矿TFe含量最大和中和粉成本最低两个目标，LVj和HVj代表中和粉各化学成分上下限，LXi和HXi代表各原料配比上下限，最终求解出满足条件的最有原料配比。

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