权重自适应ｃｌｏｎａｌ选择算法及其应用研究

2012年04月13日11:31:02 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

李　勇，王　昱
沈阳工业大学特种电机与高压电器部省共建重点实验室，辽宁沈阳
沈阳航空工业学院自动化学院，辽宁沈阳

摘　　　要：在求解两个目标以上的多目标优化问题时，基于Ｐａｒｅｔｏ支配的多目标进化算法多数需要较长的求解时间。基于固定权重的聚合函数方法求解速度快，但要确定一个适合待求解问题的合理权重是十分困难的，为了解决这一问题，将ｃｌｏｎａｌ选择算法与权重自适应方法相结合，提出了一种适用于多目标优化问题的权重自适应ｃｌｏｎａｌ选择算法。并将权重自适应ｃｌｏｎａｌ选择算法应用于以等功率裕量、轧制能耗及带钢打滑概率作为优化的目标函数的三目标优化模型进行冷连轧轧制规程多目标优化。结果表明，与实际应用的轧制规程相比优化后的轧制规程使功率裕量更加均衡，打滑发生的机率变小，同时也降低了总的轧制能耗。与权重自适应遗传算法相比，该算法能更好的达到预期的优化效果。

关　键　词：权重自适应；ｃｌｏｎａｌ选择算法；冷连轧机；轧制规程；多目标优化

１　引　言
单目标的轧制规程优化设计［１５］虽然有明确的目标，但考虑的角度单一，而轧制过程是复杂的，需要考虑的目标也具有多样性，使单目标的优化结果不尽合理。以固定的加权系数聚合的多目标优化设计［６８］，其权系数又很难确定，人为的因素太多，结果不能令人满意。Ｃｌｏｎａｌ选择算法能够解决非常复杂的机器学习任务，如模式识别和多模式优化。ｃｌｏｎａｌ选择算法的基本思想是：通过个体复制以及高概率变异，来获得复杂问题的高质量的解［９１０］。本文将ｃｌｏｎａｌ选择算法与权重自适应方法［１１］相结合提出了一种适用于多目标优化问题的权重自适应ｃｌｏｎａｌ选择算法，并将权重自适应ｃｌｏｎａｌ选择算法应用于以等功率裕量、轧制能耗及带钢打滑概率作为优化的目标函数的三目标优化模型，进行冷连轧轧制规程的多目标优化。

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