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1、基于粒子群算法的冷連軋機(jī)軋制負(fù)荷分配優(yōu)化———陳東寧姜萬(wàn)錄王益群基于粒子群算法的冷連軋機(jī)軋制負(fù)荷分配優(yōu)化陳東寧姜萬(wàn)錄王益群燕山大學(xué),秦皇島,066004摘要:利用粒子群算法設(shè)計(jì)了一種冷連軋軋制負(fù)荷分配的優(yōu)化方法。根據(jù)某1450五機(jī)架冷連軋機(jī)生產(chǎn)工況,以壓下量分配為自變量,以軋制力成比例分配為目標(biāo)函數(shù),將壓下量分配的約束條件作為懲罰項(xiàng),建立懲罰函數(shù)。通過(guò)粒子群多代運(yùn)算,求出罰函數(shù)值最小點(diǎn),得到壓下負(fù)荷最佳分配點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)證明,粒子群算法在軋制負(fù)荷分配計(jì)算中,具有算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)便、運(yùn)算速度快、收斂性好等優(yōu)點(diǎn),可以作為一種冷連軋軋制負(fù)荷分配的新方法加以推廣。關(guān)鍵詞:冷連軋機(jī);負(fù)荷分
2、配優(yōu)化;粒子群算法;罰函數(shù)中圖分類號(hào):TG335.12文章編號(hào):1004—132X(2007)11—1303—04LoadDistributionOptimizationofTandemColdMillBasedonPSOAlgorithmChenDongningJiangWanluWangYiqunYanshanUniversity,Qinhuangdao,Hebei,066004Abstract:Arollingloaddistributionoptimizationalgorithmoftandemcoldmillwasdesignedusingparti2cl
3、eswarmoptimizationalgorithm.Accordingtotheworkconditionofone1450five-standtandemcoldmill,reductiondistributionasdecisionvariable,thepenaltyfunctionwasestablished,inwhichrollingpressuredis2tributionratiowasasobjectivefunctionandtheconstraintconditionofreductiondistributionwasaspenaltyter
4、m.Throughmultiplegenerationcalculation,theminimumpointofpenaltyfunctionvaluewasobtained,thentheoptimalcreductiondistributionwasfound.Testsdemonstratethattheusingparticleswarmoptimiza2tionalgorithmtooptimizeloaddistributionhastheadvantagesofsimpleness,fastspeedandhighdegreeofconvergence,
5、whichcanbegeneralizedasanewmethodofrollingloaddistributionoftandemcoldmill.Keywords:tandemcoldmill;loaddistributionoptimization;particleswarmoptimization(PSO)algo2rithm;penaltyfunction[1O4]0引言荷分配中,取得了比較好的效果。冷連軋機(jī)軋制規(guī)程設(shè)定是冷連軋生產(chǎn)的首要軋制規(guī)程的計(jì)算涉及眾多變量,模型復(fù)雜,隨環(huán)節(jié),負(fù)荷分配是軋制規(guī)程設(shè)定的核心,對(duì)提高軋著冷軋生產(chǎn)要求的不斷提高,負(fù)荷分配的精
6、確和最制效能具有重要作用。優(yōu)化越來(lái)越重要。冷連軋軋制負(fù)荷分配的基本思想為:在來(lái)料厚本文將人工智能領(lǐng)域的研究成果———粒子群度及終軋目標(biāo)厚度已知的情況下,將工藝所追求的算法(particleswarmoptimization,PSO)應(yīng)用于軋制目標(biāo)表示成目標(biāo)函數(shù),在滿足各種限制條件下,尋求負(fù)荷分配優(yōu)化設(shè)計(jì)中,結(jié)合罰函數(shù)法,實(shí)現(xiàn)軋制力一組板帶厚度分配值,使目標(biāo)函數(shù)值最小。這種方按比例分配的負(fù)荷分配優(yōu)化。法的關(guān)鍵在于目標(biāo)函數(shù)的建立和優(yōu)化方法的確定。1粒子群算法傳統(tǒng)的軋制負(fù)荷分配方法,如能耗法和表格法,主要依賴經(jīng)驗(yàn),雖然算法簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn),但不夠靈粒子群算法是一類基于群智能(sw
7、armintelli2[5]gence)的隨機(jī)優(yōu)化算法,是由Kennedy等在1995活和精確。近年來(lái),Newton-Raphson法、遺傳算年提出的。它模擬鳥(niǎo)類群體覓食的生物過(guò)程,采用法、數(shù)據(jù)挖掘和動(dòng)量項(xiàng)技術(shù)等方法已應(yīng)用于軋制負(fù)簡(jiǎn)單的速度—位移模型,利用其特有的記憶功能,收稿日期:2006—06—28動(dòng)態(tài)跟蹤當(dāng)前搜索情況,調(diào)整搜索策略,具有較強(qiáng)參考文獻(xiàn):統(tǒng)的研究[J].高技術(shù)通訊,2002(6):83O87.[1]丁漢,朱利民,林忠欽.面向芯片封裝的高加速度運(yùn)(編輯何成根)動(dòng)系統(tǒng)的精確定位和操作[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2003,13(6):568O5
