【摘 要】
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综合考虑现场和设备所受的约束条件,以等负荷和克服打滑为目标函数,建立了轧制规程多目标优化模型。为了提高算法性能,对人工蜂群算法进行了改进。首先,应用反向学习的策略初
【机 构】
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国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室
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综合考虑现场和设备所受的约束条件,以等负荷和克服打滑为目标函数,建立了轧制规程多目标优化模型。为了提高算法性能,对人工蜂群算法进行了改进。首先,应用反向学习的策略初始化种群,使得个体尽可能均匀分布在搜索空间。其次,人工蜂群算法采用不同的选择机制,提高收敛速度和寻优精度。最后,用改进的算法对某五机架冷连轧机进行规程优化设计。结果表明,改进的人工蜂群算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高。
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