检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：操晶东北大学

学位级别：硕士

钢铁企业的热轧生产过程操作优化是在给定的工艺约束条件下，优化确定各工艺控制参数的最优设定值，使得整个生产过程能够运行在经济和稳定的工况下，以保证产品质量并降低生产成本。在当前的热轧生产过程中，工艺控制参数的确定通常是... 详细信息

钢铁企业的热轧生产过程操作优化是在给定的工艺约束条件下，优化确定各工艺控制参数的最优设定值，使得整个生产过程能够运行在经济和稳定的工况下，以保证产品质量并降低生产成本。在当前的热轧生产过程中，工艺控制参数的确定通常是基于人工经验进行确定，由于热连轧工艺复杂、工艺参数众多且相互之间具有强耦合关系，使得人工方法存在产品质量波动大、生产成本高等问题。同时，传统人工方法通常是一次确定一块板坯的工艺参数，无法实现多块板坯的同时优化。　　针对热轧操作优化中所存在的上述问题，本文针对单个板坯和多个板坯两种情况，分别从多目标优化和多任务多目标优化的视角，建立了两类热轧生产过程操作优化模型，然后根据问题特点设计了高效多目标进化算法进行求解，最后设计并开发热轧精轧的可视化模型。本文具体研究内容如下:　　(1)根据企业实际调研与分析，确定了热轧生产过程操作优化的决策变量、生产变量、优化目标，分别从从多目标优化和多任务多目标优化的视角，建立了面向单板坯的多目标热轧操作优化模型和面向多板坯的多任务多目标热轧操作优化模型。　　(2)针对单板坯操作优化问题的特点，提出了自适应非支配排序差分进化算法(AdaNSDE)，在算法中采用自适应的多变异算子选择策略提升AdaNSDE的搜索效率和鲁棒性。基于Benchmark问题和实际问题的测试结果表明所提出的算法能够有效求解此类操作优化模型。　　(3)针对多板坯操作优化问题的特点，提出了改进的多目标多任务进化算法(IMOMFEA)。在算法中，基于数据解析技术，提出了任务相似度识别机制和交叉算子自适应选择策略，以提升算法的搜索性能。基于Benchmark问题和实际问题的测试结果表明，该算法要明显优于已有文献中的多任务进化算法以及多个板坯串行优化的传统方法。　　(4)以热轧生产流程中的精轧过程为对象，设计并开发了模拟热轧精轧压下量的可视化模型。

关键词：热轧生产操作优化多任务进化算法

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一种基于超粒子引导的自适应知识迁移多任务差分进化算法

引用

控制与决策 2024年第1期39卷 26-38页

作者：孙倩王磊徐庆征夏坤李薇西安理工大学陕西省网络计算与安全技术重点实验室西安710048 陕西理工大学陕西省工业自动化重点实验室陕西汉中723001 国防科技大学信息通信学院武汉430035

针对传统多任务优化算法(MTEA)存在负向知识迁移、迁移算子效率低下等问题,提出一种基于超粒子引导的自适应知识迁移的多任务差分进化算法(SAKT_MFDE).首先,通过任务之间的相似程度自适应地调节任务之间的交配概率,增大任务之间的正向迁... 详细信息

针对传统多任务优化算法(MTEA)存在负向知识迁移、迁移算子效率低下等问题,提出一种基于超粒子引导的自适应知识迁移的多任务差分进化算法(SAKT_MFDE).首先,通过任务之间的相似程度自适应地调节任务之间的交配概率,增大任务之间的正向迁移;其次,利用超粒子引导算法的搜索方向,进一步提升算法整体的优化效率;最后,通过多任务基准函数进行仿真实验来评价改进算法的寻优性能.实验结果表明,所提出算法可以有效规避任务之间的负向迁移,提高相似度较低的任务组的优化性能.

关键词：多任务进化算法知识迁移超粒子

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