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改进蚁群算法在热精轧负荷分配优化中的应用  
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【英文篇名】 Application of improved ant colony algorithm in load distribution optimization of hot finishing mills
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【作者】 李冬; 刘建昌; 谭树彬; 金阳; 张彩金;
【英文作者】 LI Dong; LIU Jian-chang; TAN Shu-bin; JIN Yang; ZHANG Cai-jin; College of Information Science and Engineering; Northeastern University; Equipment and Energy Department; Chalco Ruimin Co.; Ltd;
【作者单位】 东北大学信息科学与工程学院; 中铝瑞闽铝板带有限公司装备能源部;
【文献出处】 控制理论与应用 , Control Theory & Applications, 编辑部邮箱 2014年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 热轧机; 负荷分配; 改进蚁群算法; 优化;
【英文关键词】 hot rolling mills; load distribution; improved ant colony algorithm; optimization;
【摘要】 本文尝试用改进的蚁群算法(IACA)求解热精轧机组负荷分配优化问题.首先,建立负荷分配优化的目标函数和约束条件.为了避免蚁群算法(ACS)在加速收敛中出现停滞现象,IACA通过局部和全局信息素浓度更新、引入约束条件的蚂蚁视觉启发函数和基于轧制理论的智力启发函数对状态转移规则进行改进计算;为了保证算法在迭代后期能够收敛,IACA动态更新状态转移规则中的阈值常数和局部信息素浓度挥发系数.基于实际生产数据的仿真结果表明,IACA能够按照目标函数的要求进行合理的负荷分配,且解的性能优于经验值;与其他优化算法比较,IACA具有较快的求解速度和较高的求解精度.
【英文摘要】 We employ the improved ant colony algorithm(IACA) to investigate the load distribution optimization problem of hot finishing mills. Firstly, objective functions and constraints of load distribution are established. In order to avoid the stagnation of ant colony system(ACS) in accelerating convergence process, IACA makes improvement on the calculation of state transition rule by updating the local and the global pheromone concentration and introducing constrained ant-visual heuristic function as well the int...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50974145)
【更新日期】 2014-10-07
【分类号】 TG335;TP18
【正文快照】 1引言(Introduction)热精轧机组的负荷分配优化实际上是一个多目标优化问题,即在一定的轧制条件下,根据来料的初始数据(如钢种、厚度、宽度等)和要求的成品规格,最优地分配各机架压下量[1].合理的负荷分配使厚度自动控制系统和板形自动控制系统有较好的工作起点,并能充分发挥设

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