| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 选矿全流程综合生产指标优化决策研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 选矿全流程综合生产指标多目标优化研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 选矿全流程综合生产指标动态多目标优化研究 | 第13页 |
| 1.3 动态多目标优化方法及研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 动态多目标优化问题的定义 | 第14-16页 |
| 1.3.2 动态多目标优化问题的分类 | 第16-18页 |
| 1.3.3 总结 | 第18页 |
| 1.4 存在的问题与本文主要工作 | 第18-21页 |
| 第2章 动态环境下选矿全流程综合生产指标决策问题描述 | 第21-29页 |
| 2.1 选矿全流程生产过程介绍 | 第21-22页 |
| 2.2 选矿全流程综合生产指标优化决策问题描述 | 第22-26页 |
| 2.2.1 选矿过程设备运行计划描述 | 第22-24页 |
| 2.2.2 选矿生产运行计划描述 | 第24-25页 |
| 2.2.3 选矿全流程综合生产指标决策问题描述 | 第25-26页 |
| 2.2.4 存在的问题 | 第26页 |
| 2.3 选矿过程全流程综合生产指标优化决策的难点分析 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于梯度驱动策略改进的动态多目标优化算法 | 第29-55页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 解决动态多目标优化问题的策略与方法 | 第30-34页 |
| 3.3 基于梯度驱动策略改进的动态多目标优化算法的描述 | 第34-44页 |
| 3.3.1 基本算法操作 | 第34-37页 |
| 3.3.2 多目标梯度驱动分析 | 第37-40页 |
| 3.3.3 动态环境变化的探测方法 | 第40-42页 |
| 3.3.4 二次适应度值计算 | 第42页 |
| 3.3.5 约束处理 | 第42页 |
| 3.3.6 算法流程 | 第42-44页 |
| 3.4 动态标准测试问题实验研究 | 第44-54页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第44-45页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第45-48页 |
| 3.4.3 参数设置 | 第48页 |
| 3.4.4 测试结果与分析 | 第48-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 环境变化情况下的选矿综合生产指标动态多目标优化方法 | 第55-71页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 选矿综合生产指标动态数学模型的分析与建立 | 第55-61页 |
| 4.2.1 优化目标描述 | 第55-58页 |
| 4.2.2 约束指标描述 | 第58-59页 |
| 4.2.3 数学模型的建立 | 第59-61页 |
| 4.3 选矿全流程综合生产指标动态多目标优化方法 | 第61-63页 |
| 4.3.1 探测环境变化方法 | 第61-62页 |
| 4.3.2 选矿综合生产指标优化流程 | 第62-63页 |
| 4.4 实例实验 | 第63-70页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第63-64页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第64-65页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第65-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 结论与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 结论 | 第71-72页 |
| 5.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 攻读硕士期间的主要工作 | 第80页 |
