改进的量子遗传算法在冷连轧机负荷分配中的应用研究OACSTPCD
Application research on improved quantum genetic algorithm for load distribution optimization of tandem cold rolling mill
量子遗传算法可以克服常规遗传算法迭代次数多、易陷入局部极值的缺点,本文研究并改进了量子遗传算法的量子门旋转角度更新策略,提高了量子遗传算法的性能.应用标准函数测试表明,改进后的量子遗传算法收敛速度快,全局寻优能力更强.将改进的量子遗传算法应用于冷连轧机的负荷分配优化过程,根据Bland-Ford轧制理论以功率和轧制力均衡分配为目标建立综合目标函数,试验数据对比证明,量子遗传算法优化所得的轧制参数比经验分配和常规遗传算法优化所得结果更为合理,符合轧…查看全部>>
A quantum genetic algorithm is introduced for load distribution of tandem cold rolling mill in order to avoid the shortcomings of genetic algorithm, such as more iterations, slow convergence and easily trapped into local minima.A new adjusting strategy of quantum rotational gate is proposed for improving the performance of quantum genetic algorithm.It is shown by standard function tests and data comparison that the improved quantum genetic algorithm ca…查看全部>>
姜万录;张生
燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室,河北秦皇岛 066004先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室(燕山大学),河北秦皇岛 066004
矿业与冶金
量子遗传算法冷连轧机负荷分配惩罚函数智能优化
quantum genetic algorithm tandem cold rolling mill load distribution penalty function intelligence optimization
《燕山大学学报》 2013 (1)
冷连轧机轧制工艺规程智能优化的关键问题研究
8-14,7
国家自然科学基金资助项目(50775198,51075349)
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