【摘要分析】
本文介绍了在选矿生产中，利用基于粒子群算法的优化方法来改进每日综合生产指标，以提高生产效率和准确性。选矿过程的每日综合生产指标是组织日常选矿作业的关键因素，但目前多依赖工程师的经验判断，存在模糊性和随机性。为了克服这一问题，作者马恩杰、柴天佑和白锐提出了一种新的优化策略。
他们首先引入了精矿产量均衡系数，构建了一个旨在最小化精矿产量均衡系数之和和累积精矿库存的多目标规划模型。这个模型的目标是平衡不同阶段的精矿产量，减少库存积压，从而提高整体生产效率。
接着，他们提出了一个改进的多目标粒子群算法来解决这个优化问题。粒子群算法是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的优化算法，通过群体智能寻找全局最优解。在本文中，该算法被用来搜索多目标规划模型的最优解，以获得最佳的日综合生产指标。
文章通过现场数据的实验研究验证了模型和算法的有效性。实验结果表明，这种方法可以有效地指导选矿生产，提高生产计划的精确度，降低由于人为经验决策带来的不确定性。
【关键词解析】
1. 选矿过程：是指从矿石中提取有用矿物的过程，包括破碎、磨矿、选别等步骤。
2. 日综合生产指标：是衡量选矿厂每天生产效率和质量的一组关键指标，包括精矿产量、回收率、能耗等。
3. 多目标规划：是运筹学的一个分支，用于解决同时考虑多个相互冲突的目标的优化问题。
4. 粒子群算法：是一种基于群体智能的全局优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的集体行为来寻找问题的最优解。
5. 精矿产量均衡系数：用于调整和平衡选矿过程中各阶段的精矿产量，确保生产平稳进行。
这篇文章探讨了如何运用多目标规划和粒子群算法优化选矿过程中的每日综合生产指标，以提升选矿效率和精确性，减少人为决策的不确定性。这种方法为选矿行业的自动化和智能化提供了有力的理论支持和技术手段。
