在冷连轧的计算机控制系统中,轧制规程的设定是冷连轧生产控制参数设定的核心内容。合理的轧制规程可以使冷连轧制高效运行,达到更好的控制效果,并能降低生产能耗及提高产品质量。随着轧制技术的不断发展和品质要求的不断提高,基于单目标制定轧制规程已无法满足生产的需要,目前广泛采用的是多目标优化的轧制规程。本文根据生产的实际需要,研究了基于改进免疫克隆算法的轧制规程多目标优化方法。首先,分析了传统免疫克隆多目标进化算法的进化机制,并针对算法收敛速度过慢的问题,改进了算法的变异策略。利用差分变异及云模型方式对种群个体进行自适应的变异,使个体的变异更有针对性,增大了算法的搜索范围,提高了算法的收敛性能。其次,分析研究各种保持多目标个体分布性的保留裁剪机制,根据免疫克隆多目标算法中进化种群和记忆种群的特点及在优化过程中的作用,设计了混合的裁剪选择机制,分别对进化种群与记忆种群进行个体选择,防止种群中的个体过于密集的情况,提高了算法中个体的分布度。最后,针对轧制规程优化过程中多目标函数之间存在耦合,相互制约,难以选择目标侧重的问题,以唐山某钢厂五机架冷连轧生产线为例,构造了由等功率裕度、板形良好和防打滑目标函数组成的多目标负荷函数,并采用本文提出的改进算法对其进行多目标优化计算。试验结果表明,此算法能够很快的收敛到Pareto前沿,并且能够获得分布性良好的解集;优化后的不同偏好轧制规程组合可以满足不同的选择要求。并与原规程相比,各轧机的利用更加合理,提高了轧机的利用效率,改善带钢板形和表面质量,并且减少了划痕的产生概率,对二级设定计算起到了指导的作用。