摘要
针对带钢热连轧精轧中的负荷分配问题,提出了一种新型的优化策略。首先提出了一种新型的免疫粒子群混合优化算法,通过克隆选择算子来调节群体的浓度,实现混合算法的个体高亲和力和群体的多样性;然后通过提出的混合算法对负荷分配进行优化,得到优化的压下量数据,通过这些数据建立了计算负荷分配输出的人工神经网络。实验表明,提出的混合算法和负荷分配优化策略给出了很好的优化效果,能有效地指导实际生产应用。
For the load distribution problem of hot strip rolling,this paper presented a novel optimization strategy. First proposed a new hybrid immune particle swarm optimization algorithm. Adjusted the population concentration through the clonal selection operator,so realized the high affinity of the individual and the diversity of the population. Then used this hybrid algorithm to optimize the load distribution to obtain the data of optimized pressing rate. Then constructed a neural network for load distribution calculation based on these data. Experiment results show that the proposed hybrid algorithm and optimization strategy can achieve good performance and is practical for field application.
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第12期4470-4472,共3页
Application Research of Computers
基金
国家自然科学基金资助项目(60774032)
广东省自然科学基金资助项目(7008360)
关键词
人工免疫算法
粒子群优化
负荷分配
artificial immune algorithm
particle swarm optimization（ PSO）
load distribution
