有约束多目标优化算法研究及其在轧制规程中的应用

发布时间：2021-10-09 14:26

　　随着现代工业的迅速发展,人们对于板材产品质量和产量的要求越来越高,依靠传统的经验方法进行轧制显然不能满足实际生产的需求。对轧制规程的优化直接关系到板材产品的质量和生产能耗,制定合理的轧制规程能够充分发挥轧机的生产能力,降低总能耗,提高产品的质量,具有较好的现实意义。冷连轧轧制规程优化问题实际上可以简化为一种有约束的多目标优化问题,对此本文的主要工作内容如下:针对传统的多目标优化算法在处理有约束多目标优化问题时,存在无法判断搜索方向和有效利用个体信息的问题,提出了基于约束允许放松支配选择策略的有约束多目标优化算法（CARDOA）。为了解决搜索方向问题,采用约束允许放松支配选择策略,使得算法在向可行Pareto前沿进化的同时,可以保留更多的优秀不可行解,从而提高种群的多样性;为解决个体信息利用问题,采用双种群的约束处理技术,利用优秀的不可行解与可行解,共同产生新个体,加快算法收敛速度。将CARDOA算法与其他算法在经典测试函数上进行对比仿真实验,实验结果表明CARDOA算法在整体性能上优于对比算法,所求得的Pareto解集具有更好的收敛性和分布性。以五机架冷连轧轧机为研究对象,通过分析冷连... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 有约束多目标优化算法与轧制规程的研究进展
        1.2.1 轧制规程优化的研究进展
        1.2.2 有约束多目标优化算法的研究进展
    1.3 主要研究内容及结构安排
第2章 基于约束允许放松支配选择策略的有约束多目标优化算法
    2.1 引言
    2.2 约束多目标优化问题的数学描述及相关定义
    2.3 基于约束允许放松支配选择策略的有约束多目标优化算法
        2.3.1 选择策略
        2.3.2 选择策略的仿真研究
        2.3.3 外部种群更新策略
        2.3.4 变异策略
        2.3.5 交叉策略
    2.4 算法流程
    2.5 本章小结
第3章 基于CARD选择策略的有约束多目标优化算法仿真研究
    3.1 引言
    3.2 测试函数与评价指标
        3.2.1 测试函数的选择
        3.2.2 评价指标的选择
    3.3 仿真研究
    3.4 本章小结
第4章 基于有约束多目标优化算法的冷轧轧制规程优化
    4.1 引言
    4.2 冷连轧轧制规程的数学模型
    4.3 轧制规程计算流程
    4.4 冷连轧轧制规程的目标函数构建及约束条件的确定
        4.4.1 目标函数的构建
        4.4.2 约束条件的确定
    4.5 有约束多目标优化算法的冷连轧轧制规程优化
        4.5.1 轧制规程的约束多目标优化模型
        4.5.2 基于CARDOA算法的冷连轧轧制规程优化应用
        4.5.3 仿真研究
    4.6 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能在轧制领域中的应用进展[J]. 刘相华,赵启林,黄贞益.  轧钢. 2017(04)
[2]改进布谷鸟搜索算法在轧制规程优化中的应用[J]. 陶雯,刘洋,李荣雨.  自动化仪表. 2017(06)
[3]约束优化进化算法综述[J]. 李智勇,黄滔,陈少淼,李仁发.  软件学报. 2017(06)
[4]近年我国轧制技术的发展、现状和前景[J]. 王国栋.  轧钢. 2017(01)
[5]基于有约束多目标进化算法的冷轧负荷分配分析[J]. 孙浩,肖宏,胡庆军.  中国机械工程. 2017(01)
[6]基于协同粒子群算法的铝热轧轧制规程优化[J]. 王景胜,胡庆军,曹学旺,高文增,展鹏.  电气传动. 2016(08)
[7]基于双种群的约束多目标优化算法[J]. 毕晓君,张磊,肖婧.  计算机研究与发展. 2015(12)
[8]基于改进多目标粒子群算法的冷连轧规程优化设计[J]. 魏立新,王利平,马明明,车海军,杨景明.  中国机械工程. 2015(09)
[9]基于量子位实数编码的优化算法及轧制规程多目标优化[J]. 张宇献,李松,李勇,王建辉.  仪器仪表学报. 2014(11)
[10]改进粒子群算法对1420mm五机架冷连轧机轧制规程的优化[J]. 熊文涛,禹宝军,孙林.  钢铁研究学报. 2014(11)

博士论文
[1]约束优化算法的关键技术研究及应用[D]. 张磊.哈尔滨工程大学 2016



本文编号：3426568