合理的轧制规程能够提高板形质量,减小对轧机磨损,提高轧机使用寿命。恰当的冷连轧APC系统PID参数可提高轧机控制精度和生产效率。本文以某厂1250mm五机架冷连轧机为研究对象,针对冷连轧机轧制规程优化和APC系统PID控制参数展开研究,主要内容包括以下几个方面:针对多目标粒子群算法收敛性和分布性难以均衡的问题,引入平行坐标系策略,通过分析算法的收敛潜能和分布性,引导种群速度和位置更新,同时为了防止算法陷入局部最优,引入带个体扰动的速度更新策略。将改进后的多目标粒子群算法应用于冷连轧机轧制规程优化,以预防打滑和等相对负荷为目标函数,获得一组互不支配的规程设定解。通过仿真验证,该算法获得的规程设定明显优于原规程,可有效提高板材质量,降低对轧机损耗。为快速追踪不同环境下Pareto前沿,提出一种基于多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法,依据当前最优解信息,选择多个全局最优领导粒子引导种群快速且均匀地向真实前沿逼近,并引入环境变化检测算子检测环境是否发生变化。将基于多领导粒子策略的动态多目标粒子群算法应用于冷连轧机APC系统PID控制参数整定中,当APC系统随环境发生改变时,可重新整定优化出一组新的PID控制参数,提高冷连轧机控制精度和生产效率。最后,对本文研究内容进行总结,归纳概括课题研究创新点,并指明了本课题近一步的研究方向。