摘要
针对热连轧负荷分配的目标函数处理中采用的加权系数不好确定的问题,设计了一种多子群目标分段优化的差分进化算法.每个子群优化目标函数的一个子目标,子群之间独立进化,不但解决了加权系数问题,并且提高了算法的收敛速度和精度.最后,算法的有效性通过仿真进行了验证.
A differential evolution algorithm based on multi-swarm and sub-objective optimization is presented in order to solve the difficulty in selecting the weighting coefficients in processing the objective function of hot strip mills.Each sub-swarm optimizes a sub-objective and evolves independently.This not only solves the issue of weighting coefficients,but also increases the convergence speed and accuracy.Finally,the algorithm＇s effectiveness is verified by simulation.
出处
《北京科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1506-1512,共7页
Journal of University of Science and Technology Beijing
基金
国家高技术专项项目(No.2005-1)
北京市教委重点学科控制理论与控制工程项目(No.XK100080537)
关键词
热轧机
负荷分配
多目标优化
优化算法
差分进化
hot rolling mills
load distribution
multi-objective optimization
algorithms
differential evolution
