本项目致力于解决铁矿采选管理中资源利用与节能降耗的目标制定及应对策略难题。根据整个采选生产流程，将其分为采选生产、资源利用、能耗等多个子系统，建立多目标约束优化问题（COP）模型，得到最优生产指标（截止品位与入选品位）以及资源综合利用及节能降耗目标；然后建立系统动力学（SD）模型，揭示矿区资源损失和能耗机理；通过灵敏度分析，找出影响矿区资源损失和节能降耗的关键点；以这些关键点为基础，设计相关的资源节约和节能降耗路径，将备选路径代入SD模型进行模拟，进行资源节约和节能减排路径的优选，得到具体的控制策略，形成目标-关键点-路径-策略链。其中，集成粒子群算法（PSO）、人工神经网络（ANN）、差分进化算法（DE）等智能算法(IA)，求解多目标约束优化模型，优化SD模型相关参数和变量。本研究可以丰富矿产资源可持续发展相关理论和方法，为我国铁矿企业资源节约和节能降耗提供具体可行的途径与政策建议。
2014-01