基于多目标连续蚁群算法的热精轧过程负荷分配策略研究

摘要：

本文通过对蚁群算法的进一步研究,提出了多目标连续蚁群算法(MOCACO).算法中,蚂蚁能够在连续空间内爬行,蚂蚁分泌的信息素只留存于当前位置并且通过蚂蚁移动前后的Pareto支配关系对信息素进行更新,每次优化计算后可得到一组非支配最优解.在此基础上,提出了基于MOCACO算法的热精轧负荷分配优化策略,并通过仿真实验证明了MOCACO算法在解决热精轧负荷分配问题上的有效性与优越性.

关键词：热精轧、负荷分配优化、群智能、蚁群算法、多目标优化

分类号：TG333.7+1;TP301.6;TV743

在线出版日期：2023-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：67-72