基于改进蜂群算法之多目标冷连轧轧制规程整改

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1、基于改进蜂群算法之多目标冷连轧轧制规程整改第1章绪论1.1课题背景及研究意义人们做任何事情，不管是对问题进行分析，还是对情况进行分析，又或者对选择作出决定，都要有一个标准，用这个标准来评判一下是不是达到了最优，即最好的情况。无论在经济问题，生产计划规划，生产改进，科学实验还是工程设计等众多的领域中，人们往往会采取某些措施在规定的约束条件内和有限的资源中，期望得到让人们满意的结果，这就是通常所说的优化问题。优化实际上就是在某个人们可以接受的并且合理的时间范围里面，为某些有待优化的问题寻找最优的可行解的过程。同时，可行解之间是可以比较的。优化问题的实质也就是，在满足某些约束条

2、件的情况下，必须找到一组合理的最优的参数值，从而使系统（或函数）的某些最优性度量得到满足，一些性能指标达到需要的最大值或者最小值。优化技术应该以数学为基础，是应用于各种工程问题上的技术。它是一种非常重要的科学分支并且受到了广泛的关注。在管理科学、计算机科学、电子工程、生物学等很多工程领域都存在大量复杂的优化问题。但是，无论是从社会领域还是自然科学领域的角度，人类追求的目标始终是以最小的成本获得最大的效益。把成本降低到最小，利益扩大到最大，即成本最小化和利益最大化。这两个方面同时考虑就组成了一个多目标优化问题。优化问题往往不能只考虑一个方面。也就是说，大多数的优化问题考虑的

3、角度并不是简单的、单一的，而是复杂的、多个方面的。工程实践中的方案设计，社会发展的计划、经济方案的决策以及规划等问题都可以被看成是多目标优化问题。常见的多目标优化算法包括：多目标遗传优化算法，多目标粒子群优化算法，多目标免疫优化算法，多目标鱼群优化算法，多目标蜂群优化算法等[1]。采用多目标优化算法，可以很好的权衡问题中的彼此冲突甚至彼此矛盾的目标，得出让人满意的结果，从而，提高了人们改造社会甚至改造自然的能力。如何能够迅速的获得最优的并且令人满意的方案，对提高生产率和促进社会发展有重要的意义[2]。..1.2智能优化算法以及轧制规程优化的研究进展智能优化算法的发展是依靠

4、揭示某些自然现象或者模拟某些过程来实现的。所以，它们的思想和内容涉猎极其广泛，包括数学、生物进化、人工智能、物理学以及神经学科等等。它们都是群体随机搜索，具有全局性、自组织、自学习和高度并行性的优点，是解决复杂问题的一种有效的新途径。一般来说，智能优化算法可以分为两大类：一种是模拟生物进化算法，一种是群智能优化算法[1]。生物进化过程复杂其妙。科学家正是受到生物进化启示，对生物进化过程进行模拟，从而衍生了进化算法。生物进化算法将求解过程和染色体的进化、演变和生存的过程联系在一起。进化算法一代一代循环计算，最后得到最优解或者满意解，这就类似于染色体的一代代淘汰、演变和进化，

5、得到最适合生存，最能适应环境的个体。这类的算法主要包括遗传算法(GeicAlgorithms，简称GA)、进化策略(EvolutionStrategy，简称ES)、进化规划(EvolutionProgramming，简称EP)等[1]。最初，遗传算法、进化策略、进化规划三大分支构成了进化算法。90年代初，遗传编程(GeicProgramming，简称GP)在遗传算法的基础上发展出来。以上的方法各自有各自进化背景，有着不同的侧重点，存在生物进化的不同特性，但是，也存在相同点那就是借助生物进化的思想和原理来解决实际问题[3]。.第2章1370mm五机架冷连轧机设备参数及数学模

6、型带钢生产是一个复杂的过程。为了得到高品质，低消耗，高产量的产品，设计合理的轧制过程很有必要。最优的轧制规程是指在单位时间内轧制产品各种能耗(包括材料消耗、设备消耗等)最少，产的产量最高、质量最佳，产品的效益最好冷连轧设定计算的基本任务是根据来料条件及对成品的要求，通过模型的计算，确定冷连轧机组各机架的辊缝、速度及其他有关操作变量，以保证获得质量较好的产品。轧制规程实质就是，在满足工艺、设备等各个限制条件的前提下，根据来料尺寸，采取合理的轧制策略来分配各机架的压下量[29]。本文以某钢厂1370mm冷连轧机组为研究对象，简单介绍了其设备性能和参数，并选用合理的数学模型进行

7、计算，从而为轧制规程设计奠定基础。..2.11370mm五机架冷连轧机主要设备参数轧制设定计算依赖数学模型。轧制规程的优劣、生产的质量与产量受到数学模型的影响。科技逐渐发展，计算机控制应用到轧制规程中，对数学模型的精度要求也在提高[33]。本文应用的主要数学模型如下。轧制过程当然离不开轧制力，轧件质量的优劣也同样依赖于轧制力。应用精确的轧制力模型是十分必要。典型的轧制力公式不仅有斯通公式，Bland-Ford-Hill公式，还有采利科夫公式等等[29]。摩擦系数是一个复杂的参数，高精度的摩擦系数有利于提高轧制的稳定性和相关模型