| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 轧制规程优化发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 优化技术的发展 | 第11-13页 |
| 1.3.1 传统式优化算法 | 第12页 |
| 1.3.2 现代智能优化算法 | 第12-13页 |
| 1.4 粒子种群算法概述 | 第13-14页 |
| 1.5 主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 多目标粒子群优化算法 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 多目标问题的数学描述 | 第16-17页 |
| 2.3 多目标粒子群算法的理论基础 | 第17-19页 |
| 2.3.1 粒子群算法的数学模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 粒子群算法流程 | 第19页 |
| 2.4 粒子群算法的研究进展 | 第19-22页 |
| 2.4.1 粒子群算法的改进研究 | 第19-21页 |
| 2.4.2 由单目标优化到多目标优化 | 第21-22页 |
| 2.4.3 由多目标优化向高维动态优化问题发展 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于多策略改进MOPSO算法 | 第23-29页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 基于多策略改进MOPSO算法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 粒子群学习的异构模式 | 第23-24页 |
| 3.2.2 最优领导粒子的选择策略 | 第24-26页 |
| 3.2.3 精英档案构建机制 | 第26-27页 |
| 3.3 多策略改进多目标粒子群算法流程 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于多策略改进MOPSO算法的性能测试 | 第29-47页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 测试函数 | 第29-34页 |
| 4.3 评价指标 | 第34-36页 |
| 4.4 仿真实验与性能分析 | 第36-45页 |
| 4.4.1 改进MOPSO算法与其他算法的对比 | 第36-43页 |
| 4.4.2 改进MOPSO算法与自身各策略算法的对比 | 第43-45页 |
| 4.5 MIMOPSO算法时间复杂度分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于改进粒子群算法的冷连轧规程优化 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 冷连轧轧制规程的数学模型 | 第47-50页 |
| 5.2.1 轧制力数学模型 | 第47-48页 |
| 5.2.2 轧制力矩与轧制功率数学模型 | 第48页 |
| 5.2.3 前滑数学模型 | 第48-49页 |
| 5.2.4 变形抗力数学模型 | 第49页 |
| 5.2.5 速度数学模型 | 第49-50页 |
| 5.3 冷连轧轧制规程的多目标函数构建 | 第50-52页 |
| 5.3.1 优化目标函数 | 第50-51页 |
| 5.3.2 约束条件的制定 | 第51-52页 |
| 5.4 基于改进MOPSO算法的冷连轧规程优化 | 第52-55页 |
| 5.4.1 轧制规程的多目标优化模型 | 第52页 |
| 5.4.2 基于改进MOPSO算法优化冷连轧规程步骤 | 第52页 |
| 5.4.3 仿真研究 | 第52-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |