基于改进蜂群算法的冷连轧规程优化设计.pdfVIP

第 34卷第 5期 矿 冶 工 程 V0l_34№ 5 2014年 10月 M INING AND METALLURGICAL ENGINEERING 0ctober2014 基于改进蜂群算法的冷连轧规程优化设计① 魏立新 ，吕 白 ，李 莹 ，杨景明 ’ (1．国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心，河北秦皇岛066004；2．燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室，河北 秦皇岛066004) 摘 要：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有哪些信誉好的足球投注网站空间。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。 关键词 ：规程优化；人工蜂群算法 ；反向学习；选择策略 中图分类号：TG339 文献标识码 ：A doi：10．3969／j．issn．0253—6099．2014．05．029 文章编号：0253-6099(2014)05-0118-05 OptimizationDesignofRollingScheduleforTandem ColdM iU BasedonM odifiedArtifidalBeeColonyAlgorithm WEILi—xin’，LU Bai，LIring ，rANGJing-ming’ (1．NationalEngineeringResearchCenterforEquipmentandTechnologyofColdStripRolling，Qinhuangdao066004， Hebei，China；2．KeyLabofIndustrialComputerControlEngineeringof HebeiProvince，Yanshan University， Qinhuangdao066004，Hebei，China) Abstract：Withcertainconstraintconditionsoffacilitiesonengineeringsitetakenintoconsideration．amuhiobjective optimizationmodelforrollingschedulewasestablishedwithequalizingrollingloadandovercomingslippageasobjective functions．Theartificialbeecolony(ABC)algorithmwasmodifiedtoimproveitsperformance．Firstly，aninitialization strategybasedon theopposition—based learningwasapplied todiversifyhomogeneouslythe individualsin thesearch space．Then，severalselection strategieswere applied through simulation to improve theoptimizingaccuracy and acceleratetheconvergence．Finally，scheduleoptimization strategy ofrafive—stand tandem rollingmillWasdesigned basedOffthemodifiedalgorithm．Theresultsdemonstratethat，themodifiedalgorithm cannotonlyavoideffectivelythe prematureconvergence，butalsoimprovetheoverall—optimizationabilityandtheconvergencespeed． Keywords：scheduleoptimization