我国赤铁矿资源丰富,但其品位低、磁性弱、矿物成分复杂等特点增大了选别难度,因此选矿厂常采用焙烧-磁选工艺进行选别以得到质量合格的精矿和尾矿。选矿过程运行指标优化是以确定各工艺中运行指标设定值为目的,使优化所得设定值在符合各类约束的同时实现综合精矿品位和综合精矿产量的最大化。由于运行指标和综合生产指标之间机理复杂,难以用精确的数学模型进行描述,因此很难采用现有的传统优化方法进行指标决策。所以实际中运行优化指标设定值往往由人工经验选取,存在随机性大、调整不当或不及时会造成产品质量差、能耗高、资源消耗大等问题。因此,研究如何代替人工经验进行运行指标设定值的确定对提高综合精矿品位和产量具有重要意义。与传统优化算法不同,进化算法对所优化的问题具有广泛的适用性,而不会过度要求可导、连续、单峰等性质。利用智能进化算法可实现运行指标决策优化,且同时可根据生产实际工况而在满足多目标和约束要求的非支配解集中选取合适的设定值。因此,研究如何利用智能优化算法代替人工经验来进行选矿运行指标决策,确定各个运行过程中的指标设定值使综精品位和综精产量尽可能高以达到期望生产目标是具有重要理论研究意义和应用价值。近年来,差分进化算法以其结构简单、容易实现、收敛快速、鲁棒性强以及易与其它优化技术策略混合的特点被成功应用于多个领域。因此本文针对上述问题,依托国家自然科学基金项目《复杂工业过程运行指标闭环优化方法研究(61273031)》,开展基于差分算法的选矿生产全流程运行指标优化决策方法的研究,主要工作如下：1)选矿过程运行指标的优化决策问题描述。给出了选矿过程运行指标优化决策的性能指标——综合精矿品位和产量输出的描述,确立了优化决策的约束条件和决策变量,并对上述运行指标优化决策问题的重要性和难度进行了分析。2)提出了一种基于正交设计和存档机制的混合差分进化算法——OPEADE。算法引入正交技术以增强种群多样性；引入存档机制以减少优秀解丢失的概率,同时存档种群可作为精英池,利用池中精英解指导种群进化：引入自适应￡占优技术使得期望解的数量可控,以大幅提高运行速度,同时自适应技术的引用还能减少待设定参数个数,提高算法的易用性。同时,为验证算法中各个核心技术的有效性,本文将所提出的方法与五种算法：基本差分算法DE、与正交实验设计结合的差分算法ODE、基于Pareto占优更新存档机制的混合差分算法ArchiveDE、基于￡占优更新存档机制的混合差分算法E-DE以及OPEADE构架相同但启用随机种群初始化的RPEADE算法对比以判定各技术的引入对所提算法的优劣影响及程度。利用ZDTl(高维凸函数)、ZDT2(高维非凸函数)和ZDT3(高维不连续凸函数)三种标准测试函数对六种算法在四种进化条件下进行算法性能测试,并选用收敛性指标Y、多样性指标△和可以综合考虑收敛性和分布性的超体积比率hyper_ratio三种性能评价标准对优化结果进行优劣性能分析。分析结果最终表明,各技术的引入在收敛性、多样性和分布性上对算法均存在提高作用,且本文提出算法具有良好的收敛性能和分布性能,尤其是在可以综合评定算法多样性和收敛性的超体积性能指标优劣排名中,OPEADE仅一次排名第二,其它情况皆为最优,验证了该算法在多目标优化性能上具有收敛性强、多样性好、分布均匀的特点。3)采用本文所提出的OPEADE算法,结合选矿过程运行指标决策问题,提出了基于OPEADE算法的选矿过程运行指标优化决策方法。由于选矿运行指标优化分解的数学模型机理复杂,难以确定其真实最优解,无法直接利用本文采用的Y、△和hyper_ratio三种性能指标判定选矿运行指标优化结果的性质,所以本文利用解集分布图和获得解的超体积值对各算法的优化结果进行对比判断。值得说明的是,由于NSGA-Ⅱ算法在当前选矿流程运行指标优化中已进入了应用阶段,所以本文同时设计了基于OPEADE算法和NSGA-Ⅱ算法的选矿运行指标决策模型优化对比实验。通过对两种算法优化获得的解集进行对比,验证了本文所提出的基于正交实验和存档技术的混合差分进化算法对已有的选矿运行指标模型优化方法具有改进和提高的效果。