有色金属行业动态实时优化算法库开发技术规范.docx

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1、ICS77.120CCSH01团体标准T/CNIAXXXX-202X有色金属行业动态实时优化算法库开发技术规范Technicalspecificationforthedevelopmentofdynamicrealtimeoptimizationalgorithmlibraryfornonferrousmetallurgicalindustry（草案）202X-XX-XX发布202X-XX-XX实施中国有色金属工业协会妗力友布中国有色金属学会目次1前言II1范围32规范性引用文件33术语和定义33.1算法algorithm33.2编码encoded33.3封装package33.4优化算法架构

2、OPtinliZationalgorithmframework33.5算法内核algorithmkernel34优化算法分类体系34.1 应用场景分类44.2 优化问题形式化描述分类44.3 优化求解算法分类55优化算法命名与编码规则66优化算法封装标准76.1 优化算法架构76.2 优化算法内核开发规范86.3 优化算法内核封装规范9本文件按照GB/T1.1-2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由全国有色金属标准化技术委员会(SAC/TC243)提出并归口。本文件起草单位：中南大

3、学、瞧城国家实验室、冶金自动化研究设计院、长沙有色冶金研究院有限公司、株洲冶炼集团股份有限公司、华东交通大学、江西理工大学.本文件主要起草人：阳春华、孙备.Il有色金属行业动态实时优化算法库开发技术规范1范围本文件规定了有色金属工业动态实时优化算法的分类体系、命名与编码规则和封装要求。本文件适用于指导有色金属工业动态实时优化算法的设计、开发和应用，可为工业互联网平台提供优化算法准入的依据。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T

4、11457-2006信息技术软件工程术语GB/T36455-2018软件构建模型3术语和定义GB/T11457-2006和GBZT36455-2018界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1算法algorithm对解决问题的方案准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，代表着用计算机能够理解的的方法来描述解决问题的策略机制。3.2编码encoded用预先规定的方法将文字、数字或其它对象编成指定的数据格式，方便计算机读取或使用。3.3封装package隐藏对象的属性和实现细节，仅对外公开接口，访问者无权修改其内部内容。以此来保证对象的完整性和独立性，只要使用的输入输出标准相同，封装后的对

5、象可以在任何环境下使用。3.4优化算法架构OPtimiZationalgorithmframework有关优化算法整体结构与组件的抽象描述，用于指导优化算法各个方面的设计。3.5算法内核algorithmkernel算法的主要内容和实质，是算法真正发挥作用的部分,包含了算法解决问题所使用策略的全部信息。4优化算法分类体系设计有色金属工业动态大数据驱动的实时优化算法，首先应面向生产过程建模、控制和优化等不同应用场景需求；进而，在具体应用场景中，对相应的优化问题进行形式化数学描述；最终，根据优化数学问题的特点，采取特定求解算法对优化问题进行求解。其中，应在应用场景、优化问题形式、优化求解算法三个维

6、度上思考问题，因此，可以在这三个维度上设计优化算法分类体系，具体标准如图1。SuI工*优化法分奥图1有色金属工业过程优化算法进阶式分类标准体系4.1应用场景分类优化算法分类体系中的应用场景维度可根据有色金属工业生产的层级关系再细分为过程数据层、模型层、控制层和运行优化层等多个部分，分类标准如图2。在不同的层次下，优化问题的目标需求、模型形式、模型粒度、时空复杂度、求解精度和响应速度均有不同，需要设计对应的优化算法。例如，在数据层，针对数据缺失问题，需要设计数据缺失补全优化算法；针对过程数据多重时滞分布问题，需要设计数据时空配准优化算法。jn成本疥/效Ik与目优化,IMUE方优化.1工艺优化-P

7、ID控制,HtiR控制.自造应控1、率动优化模型跨阶、参数辨识、自适应更新、迁移学习时空配准、数据扑全、数裾去HL依据仇调图2优化算法应用场景分类标准4.2优化问题形式化描述分类考虑设计优化算法设计的一般流程：面向有色金属工业生产过程中某一特定优化需求，考虑一系列有关的限制条件（约束），选择一组合适的参数（变量），控制这组参数以使设计指标（目标）达到最优。其中，面向有色金属工业生产过程中某一特定优化需求对应着“应用场景”维度，剩下的约束、变量、目标分别对应着约束条件、优化变量和目标函数这三个要素。因此，优化问题形式化描述的数学模型可以从图3所示的三个要素维度进行分类。图3优化问题形式化描述模型

8、分类要素具体要求如表1表3所示。表1优化问题变量要素分类要求优化变量类型变量数值类型变量确定型连续型离散型混合型确定性随机性优化问题函数优化组合优化混合整数优化确定性优化随机优化表2优化问题目标要素分类要求目标类型目标函数特性目标函数数量目标函数状态线性非线性11静态动态优化问题线性优化非线性优化单目标优化多目标优化静态优化动态优化表3优化问题约束要素分类要求约束类型有无约束约束函数特性约束式无有线性非线性等式不等式混合式优化问无约束优有约束优线性约束优非线性约束优等式约束优不等式约束优混合约束优题化化化化化化化4.3优化求解算法分类在确定了应用场景和优化问题形式化描述后，需要设计具体的算法来

9、控制优化变量，使得优化目标达到最优。优化算法的类别有许多种，针对不同的应用场景和优化问题形式化描述要选择不同的的优化算法来进行控制，具体的分类标准如图4和表4所示。4 应用场景标签：优化算法应用场景属性及具体内容 算法形式化数学模型：包含优化变量、优化约束和优化目标函数的数学模型 求解算法标签：用于求解优化数学问题的特定寻优算法标签算法标签模板(数据库等形式存放)：属性内容名称数据层.鲁棒数据协调一连续型优化变量.单目标非线性函数.等式不等式混合约束一状态转移算法编号0000.0011.0001.0010.0000.0000.0011功能描述数据层鲁棒数据协调函数名functiony=data_reconciliation(app_scena,OPjmodejL,solve_algrithm,rPara)输入接口实时运行数据输出接口协调数据值函数操作根据过程机理和能质平衡等对过程数据进行协调校正开发语言matlab开发者张三开发时间2020.05.09版本号1.0优化算法声明与实现模板(封装为动态链接库等形式：/模型编号：0000.0011.0001.0010.0000.0000.0