改进的量子遗传算法在冷连轧机负荷分配中的应用研究

• 作者: 姜万录 张生
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 量子遗传算法 冷连轧机 负荷分配 惩罚函数 智能优化
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 8-14
• 页数: 7页
• 分类号: TG335.5
• 字数: 4914字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2013.01.002

摘要

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,符合轧制工艺要求.因此,利用量子遗传算法对冷连轧机进行负荷分配优化是一种有效可行的新方法.