9、工业场景中的数据驱动优化与机器学习应用

工业场景中的数据驱动优化与机器学习应用

1. 高炉炼铁的数据驱动优化

在高炉炼铁领域，面临着多目标优化难题，而数据驱动建模技术在此发挥了关键作用。通过运用如 EvoNN、BioGP 和 EvoDN2 等进化方法，能够开发出最优的数据驱动模型。

为了评估问题的最优解，采用了基于约束的进化算法来获取最优模型。在目标空间的可接受范围内生成了帕累托解，这些解满足了工厂的常规运营要求，并且综合考虑所有使用的属性后，取得了显著的结果。

以下是 cRVEA 生成的最优集中帕累托解的数量和变量范围示例：
| 变量 | 范围 |
| — | — |
| X11 - X13 | 0.71 - 1.21 |
| X21 - X23 | 1500 - 2650 |
| X31 - X33 | 1.75 - 2.75 |
| X41 - X43 | 900 - 1200 |
| X51 - X53 | 0.3 - 1 |
| X61 - X63 | 0.75 - 1.5 |
| X71 - X73 | 300 - 700 |
| X81 - X82 | 0.25 - 2 |

这些最优解对于评估运营决策至关重要，因为多维解集中的每个条目都是一个最优解。熟悉高炉操作的人员需要仔细检查和分析平行图中的所有结果，然后根据生产的具体要求，提出建议或在获得授权的情况下直接采取必要的行动。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示了高炉炼铁数据驱动优化的大致流程：

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