本文關(guān)鍵詞： 熱精軋負荷分配 多目標優(yōu)化 粒子群優(yōu)化算法 Pareto支配 分解　出處：《控制理論與應(yīng)用》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過對熱精軋負荷分配過程的分析,選取負荷均衡、板形良好和軋制功率最低為目標,建立了熱精軋負荷分配多目標優(yōu)化模型.為了提高多目標優(yōu)化算法解集的分布性和收斂性,提出了一種混合多目標粒子群優(yōu)化算法(HMOPSO),該算法根據(jù)Pareto支配關(guān)系得到Pareto前沿進而保證種群收斂;采用分解策略維護外部存檔,該策略首先根據(jù)Pareto前沿求出上界點對目標空間進行歸一化處理,然后對種群進行分區(qū)處理進而保證種群的分布性能.仿真結(jié)果表明,HMOPSO的收斂性和分布性都好于MOPSO和d MOPSO;采用模糊多屬性決策的方法從Pareto最優(yōu)解集中選擇一個Pareto最優(yōu)解,通過與經(jīng)驗負荷分配方法相比,表明該Pareto最優(yōu)解可以使軋制方案更加合理.
[Abstract]:Through the analysis of the load distribution process of hot finishing mill, the target is load balance, good shape and the lowest rolling power. A multi-objective optimization model for load distribution of hot finishing mill is established. In order to improve the distribution and convergence of the solution set of multi-objective optimization algorithm, A hybrid multiobjective particle swarm optimization algorithm (HMOPSO) is proposed, which obtains the Pareto frontier according to the Pareto dominance relation and ensures the population convergence. The decomposition strategy is used to maintain the external archive. According to the Pareto frontier, the upper bound point is obtained to normalize the target space. The simulation results show that the convergence and distribution of HMOPSO are better than those of MOPSO and d-MOPSO, and a Pareto optimal solution is selected from the Pareto optimal solution set by fuzzy multi-attribute decision making. Compared with the empirical load distribution method, it is shown that the Pareto optimal solution can make the rolling scheme more reasonable.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61374137) 流程工業(yè)綜合自動化國家重點實驗室基礎(chǔ)科研業(yè)務(wù)項目(2013ZCX02 03)資助~~
【分類號】：TP18;TG335.11

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本文編號：1553653