摘要：针对热连轧轧制规程优化问题,以等功率裕量和轧制能耗为优化目标函数建立热连轧轧制规程多目标优化模型,提出基于量子位实数编码的热连轧轧制规程多目标优化算法。该算法将免疫遗传算法框架与量子计算思想相结合,采用量子位实数编码,利用量子态干涉进行遗传算子的交叉和变异,同时保证非支配解按拥挤距离选择优势免疫抗体种群,得到Pareto全局最优解集。以某轧钢厂热连轧精轧机组为例,验证本文所提及算法的有效性。实例分析表明,所提及的算法在寻优能力和收敛速度上均优于传统的NSGA-Ⅱ算法,能够获得更好的Pareto解集,有效地解决热连轧轧制规程多目标优化问题,改善了轧制能耗。

关键词：多目标优化 非支配排序 量子位 实数编码 轧制规程 

单位：沈阳工业大学电气工程学院 沈阳110870 东北大学信息科学与工程学院 沈阳110004