多目标蜂群优化算法研究及其在轧制规程优化中的应用

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第1章绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2智能优化算法与轧制规程优化的研究进展

1.2.1多目标优化算法的研究进展

1.2.2 改进多目标蜂群算法的研究进展

1.2.3多目标优化算法在轧制规程优化中的应用

1.3 主要研究内容及结构安排

第2章基于阈值搜索的多目标人工蜂群优化算法

2.1 引言

2.2 多目标优化算法数学模型

2.3 人工蜂群算法数学模型

2.4 基于阈值搜索的多目标人工蜂群优化算法

2.4.1 局部搜索机制

2.4.2 精英解引导以及概率选择机制

2.4.3 外部档案维护机制

2.5 算法步骤

2.6 算法测试性能及分析

2.6.1 测试函数与评价指标

2.6.2 LSABC算法和对比算法的参数设置

2.6.3 算法实验结果分析

2.6.4 不同策略性能对比实验分析

2.6.5 算法收敛性验证

2.7 本章小结

第3章基于调节算子的多目标人工蜂群算法

3.1 引言

3.2 基于调节算子的多目标人工蜂群算法RMOABC

3.2.1 基于个体阈值的更新公式

3.2.2 基于种群分布的概率选择机制

3.2.3 外部存档维护机制

3.2.4 多样性点初始化机制

3.3 算法流程

3.4 算法测试性能及分析

3.4.1 测试函数

3.4.2 RMOABC算法和对比算法的参数设置

3.4.3 算法实验结果分析

3.4.4 不同策略性能对比实验分析

3.4.5 算法收敛性验证

3.5 本章小结

第4章多目标优化算法在冷连轧制规程中的应用

4.1 引言

4.2 冷连轧轧制设备及数学模型

4.2.1 轧制设备组成和主要参数

4.2.2 轧制过程数学模型简介

4.3 冷连轧轧制规程目标函数及约束条件

4.3.1 目标函数

4.3.2 约束条件的确定

4.4 冷连轧轧制负荷分配流程

4.5 基于RMOABC和LSABC算法的冷连轧轧制规程优化

4.5.1 轧制规程的约束多目标优化模型

4.5.2 基于RMOABC 和LSABC算法的冷连轧轧制规程优化应用

4.5.3 仿真研究

4.6 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致 谢