改進人工魚群算法在冷連軋負荷分配優化中的應用

張瑞成，孫玉輝，梁衛征，周亞羅

（華北理工大學電氣工程學院，河北 唐山 063210）

1 引言

在冷連軋生產過程中，制定合理的軋制規程是一個重要環節。負荷分配作為軋制規程的核心，它的優化直接關系著冷連軋帶鋼的生產過程和質量。因此，如何快速優化冷連軋負荷分配具有重要的意義。

軋制負荷分配從早期的經驗法、能耗曲線法等傳統分配方法，漸漸發展到近年來的遺傳算法、群智能算法（如蟻群、粒子群和魚群等）、神經網絡等人工智能優化算法。與傳統分配方法相比，人工智能算法在優化軋制負荷分配方面對數學模型的精確性要求不高，易得到最佳負荷分配。文獻［1］以軋制力成比例為目標，采用改進交叉算子和變異算子的自適應遺傳算法，收斂更好、精度更高。文獻［2］提出了基于高度因子的粒子群算法來對三個冷連軋負荷分配目標函數進行尋優，提高了算法跳出局部最優的能力。文獻［3］以最優板形和凸性為目標，采用順序無約束極小化技術將邊界條件轉化為無約束條件，然后應用粒子群優化算法對冷連軋機各機架軋制負荷進行智能分配，達到理想板形的要求。文獻［4］將遺傳算法和變尺度相結合，構成變尺度遺傳算法來優化負荷分配，優化后的總軋制力比經驗法的總軋制力小。

由上可知，智能優化算法在冷連軋負荷分配優化中起著重要作用。通過對智能算法的深入研究比較［5］，針對遺傳算法容易陷入早熟，粒子群算法陷入局值難以跳出，蟻群算法初期搜索盲目性大的問題，選取了人工魚群算法來優化軋制負荷分配。……