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基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化
摘要
随着现代轧制技术的不断发展，基于遗传算法（GA）的多目标优化方法正在被更广泛地应用于生产制造过程中。本论文针对基于遗传算法的PP（ProductPerformance）及冷连轧轧制规程多目标优化问题展开研究。首先，介绍了遗传算法的原理和特点以及多目标优化的实现方法。其次，详细介绍了PP及冷连轧轧制规程的多目标优化设计，包括优化目标、限制条件、决策变量等。最后，通过实验验证，证明了基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化具有较好的效果，能够在多个目标下实现最优设计。
关键词：遗传算法；多目标优化；PP；冷连轧；轧制规程
Abstract
Withthecontinuousdevelopmentofmodernrollingtechnology,multi-objectiveoptimizationmethodsbasedongeneticalgorithm(GA)arebeingmorewidelyappliedintheproductionprocess.Inthispaper,astudyisconductedonthemulti-objectiveoptimizationproblemofPP(ProductPerformance)andcoldrollingprocessregulationsbasedongeneticalgorithm.Firstly,theprincipleandcharacteristicsofgeneticalgorithmaswellastheimplementationmethodofmulti-objectiveoptimizationareintroduced.Secondly,themulti-objectiveoptimizationdesignofPPandcoldrollingprocessregulationsisdescribedindetail,includingoptimizationobjectives,constraints,decisionvariables,etc.Finally,throughexperimentalverification,itisprovedthatthemulti-objectiveoptimizationofPPandcoldrollingprocessregulationsbasedongeneticalgorithmhasgoodeffectandcanachieveoptimaldesignundermultipleobjectives.
Keywords:geneticalgorithm;multi-objectiveoptimization;PP;coldrolling;rollingprocessregulations
一、引言
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，具有全局搜索、并行计算、自适应性、强鲁棒性等特点，在工程设计、经济决策、机器学习等领域中有着广泛的应用。而在轧制生产领域中，随着品种的增多和对轧制品质的要求不断提高，多目标优化已成为重要的制造技术和复杂系统评估的一种方法。本文旨在研究基于遗传算法的PP及冷连轧轧制规程多目标优化，通过实验验证，得出最优设计方案。
二、遗传算法原理及特点
遗传算法是模拟自然进化过程的数学优化方法，其基本思想是将候选解表示为染色体，通过遗传操作（交叉、变异、选择）模仿生物进化过程，逐步优化染色体。具体步骤如下：
1.初始化种群
2.评估适应度
3.选择
4.交叉
5.变异
6.替换
7.终止条件
遗传算法的特点如下：
1.全局搜索能力强。遗传算法不依赖于初始解和搜索方向，具有全局搜索能力，能够找到问题的全局最优解或近似最优解。
2.并行计算能力。遗传算法的并行性能较好，能够通过多线程或多机器进行并行计算，从而加快计算速度。
3.自适应性。遗传算法能够自适应地调整种群大小、交叉概率、变异概率等参数，以适应不同的优化问题和搜索环境。
4.强鲁棒性。遗传算法能够处理复杂的优化问题并且对噪声和不确定性的干扰具有较好的鲁棒性。
三、多目标优化实现方法
多目标优化是指在有多个优化目标时，通过一组非劣解来描述最优解的概念。为了得到一组非劣解，需要将多个优化目标组合成一个综合目标函数，并在这个函数的约束条件下进行优化。多目标优化有以下实现方法：
1.加权线性求和法
加权线性求和法是将多个目标函数线性加权，得到一个综合目标函数，通过使得综合目标函数达到最小值来实现多目标优化。
2.线性规划法
线性规划法是将多个目标函数转化为约束条件，得到一个带有多个约束条件的线性规划问题，通过线性规划方法求解。
3.整合法
整合法是将多个目标函数整合成一个统一