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改进的量子遗传算法在冷连轧机负荷分配中的应用研究
  • ISSN号:1007-791X
  • 期刊名称:燕山大学学报
  • 时间:2013.1.1
  • 页码:8-14
  • 分类:TG335.5[金属学及工艺—金属压力加工]
  • 作者机构:[1]燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室,河北秦皇岛066004, [2]先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室(燕山大学),河北秦皇岛066004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50775198,51075349)
  • 相关项目:基于数据驱动知识发现的智能故障诊断方法与专家系统关键技术
作者: 姜万录|张生|
中文摘要:

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。

英文摘要:

A quantum genetic algorithm is introduced for load distribution of tandem cold rolling mill in order to avoid the shortcomings of genetic algorithm,such as more iterations,slow convergence and easily trapped into local minima.A new adjusting strategy of quantum rotational gate is proposed for improving the performance of quantum genetic algorithm.It is shown by standard function tests and data comparison that the improved quantum genetic algorithm can avoid the premature convergence,has stronger ability of global optimization,and is an effective method for the optimization of the load distribution of tandem cold rolling mill.

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期刊信息
  • 《燕山大学学报》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:河北省教育厅
  • 主办单位:燕山大学
  • 主编:张福成
  • 地址:河北省秦皇岛市燕山大学期刊社
  • 邮编:066004
  • 邮箱:xuebao@ysu.edu.cn
  • 电话:0335-8057043
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-791X
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1219/N
  • 邮发代号:18-73
  • 获奖情况:
  • 2009年获2004-2008年度河北省教育系统优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3409