随着现代工业的迅速发展,人们对于板材产品质量和产量的要求越来越高,依靠传统的经验方法进行轧制显然不能满足实际生产的需求。对轧制规程的优化直接关系到板材产品的质量和生产能耗,制定合理的轧制规程能够充分发挥轧机的生产能力,降低总能耗,提高产品的质量,具有较好的现实意义。冷连轧轧制规程优化问题实际上可以简化为一种有约束的多目标优化问题,对此本文的主要工作内容如下:针对传统的多目标优化算法在处理有约束多目标优化问题时,存在无法判断搜索方向和有效利用个体信息的问题,提出了基于约束允许放松支配选择策略的有约束多目标优化算法(CARDOA)。为了解决搜索方向问题,采用约束允许放松支配选择策略,使得算法在向可行Pareto前沿进化的同时,可以保留更多的优秀不可行解,从而提高种群的多样性;为解决个体信息利用问题,采用双种群的约束处理技术,利用优秀的不可行解与可行解,共同产生新个体,加快算法收敛速度。将CARDOA算法与其他算法在经典测试函数上进行对比仿真实验,实验结果表明CARDOA算法在整体性能上优于对比算法,所求得的Pareto解集具有更好的收敛性和分布性。以五机架冷连轧轧机为研究对象,通过分析冷连轧轧制规程的相关数学模型并给出轧制规程的计算流程,构建以等功率裕量、末机架板形良好和预防打滑为目标函数的优化模型,并确定约束条件。使用所提的有约束多目标优化算法对建立的轧制规程优化模型进行优化,仿真结果表明,所提算法求解得到的规程与原规程相比有着较好的改善,这对于今后轧制规程的优化具有一定的指导意义。