【摘 要】
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量子遗传算法可以克服常规遗传算法迭代次数多、易陷入局部极值的缺点,本文研究并改进了量子遗传算法的量子门旋转角度更新策略,提高了量子遗传算法的性能。应用标准函数测试
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制实验室,先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室（燕山大学）
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量子遗传算法可以克服常规遗传算法迭代次数多、易陷入局部极值的缺点,本文研究并改进了量子遗传算法的量子门旋转角度更新策略,提高了量子遗传算法的性能。应用标准函数测试表明,改进后的量子遗传算法收敛速度快,全局寻优能力更强。将改进的量子遗传算法应用于冷连轧机的负荷分配优化过程,根据Bland-Ford轧制理论以功率和轧制力均衡分配为目标建立综合目标函数,试验数据对比证明,量子遗传算法优化所得的轧制参数比经验分配和常规遗传算法优化所得结果更为合理,符合轧制工艺要求。因此,利用量子遗传算法对冷连轧机进行负荷分配优化
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