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量子进化算法的改进研究及其在轧制规程优化中的实践

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-29页
   ·课题背景及研究的目的和意义第13-14页
   ·冷连轧机轧制过程研究进展第14-16页
     ·冷连轧机生产工艺第14-16页
     ·冷连轧机计算机控制第16页
   ·冷连轧机规程优化研究进展第16-20页
     ·传统优化方法第17-18页
     ·轧制规程多目标优化研究进展第18-19页
     ·数据挖掘在轧制规程优化中的应用第19-20页
   ·量子进化算法研究进展第20-25页
     ·单目标量子进化算法研究进展第20-22页
     ·多目标量子进化算法研究进展第22-25页
   ·支持向量机技术研究进展第25-27页
   ·本文的主要研究内容第27-29页
第2章 量子进化算法进化策略的改进研究第29-51页
   ·引言第29页
   ·量子进化算法第29-33页
     ·进化算法第29-30页
     ·经典量子进化算法第30-33页
   ·轧制规程优化问题概述第33-40页
     ·冷连轧轧制力模型第35-36页
     ·应力状态系数和张力影响系数模型第36-37页
     ·摩擦系数模型第37-38页
     ·前滑模型第38页
     ·变形抗力模型第38页
     ·轧制力矩及轧制功率模型第38-39页
     ·考虑弹性恢复的轧制力模型第39-40页
   ·轧制规程优化问题三要素第40-43页
     ·设计变量第40页
     ·约束条件第40-41页
     ·目标函数第41-43页
   ·量子进化算法改进及应用第43-49页
     ·改进量子旋转门查询表第43-47页
     ·轧制规程优化实践第47-49页
   ·本章小结第49-51页
第3章 混合量子进化新算法的研究第51-69页
   ·引言第51页
   ·融合粒子群算法的混合量子进化算法第51-59页
     ·粒子群算法第51-54页
     ·基于粒子群算法的种群更新策略第54-56页
     ·轧制规程优化实践第56-59页
   ·融合微分进化算法的混合量子进化算法第59-68页
     ·微分进化算法第59-62页
     ·基于微分进化的种群更新策略第62-65页
     ·轧制规程优化实践第65-68页
   ·本章小结第68-69页
第4章 量子混沌多目标进化算法研究第69-87页
   ·引言第69页
   ·多目标进化算法第69-78页
     ·多目标优化问题的数学描述第69-71页
     ·多目标优化方法分类第71-73页
     ·关键技术及经典算法第73-76页
     ·标准测试函数第76-78页
     ·性能评价指标第78页
   ·量子混沌多目标进化算法及仿真研究第78-84页
     ·量子混沌多目标进化算法第79-80页
     ·标准函数优化测试第80-84页
   ·轧制规程优化实践第84-86页
   ·本章小结第86-87页
第5章 支持向量机回归方法研究及其应用第87-108页
   ·引言第87页
   ·数据挖掘简介第87-88页
   ·支持向量机第88-96页
     ·统计学习理论第88-90页
     ·支持向量机回归方法第90-96页
   ·混合量子进化算法优化支持向量机第96-102页
     ·参数优化第96-98页
     ·混合量子进化算法参数优化仿真分析第98-102页
   ·在轧制规程优化中的应用第102-107页
     ·数据预处理第103-104页
     ·工程实践及分析第104-107页
   ·本章小结第107-108页
第6章 全连续冷连轧机轧制工艺优化工程实践第108-122页
   ·引言第108页
   ·工艺优化计算机系统第108-113页
     ·WinCC第109-110页
     ·数据库第110-113页
   ·轧制工艺优化系统工程实践第113-121页
     ·轧制规程计算第114-117页
     ·HMI 画面显示功能第117-119页
     ·轧辊管理第119-121页
   ·本章小结第121-122页
结论第122-124页
参考文献第124-134页
附录第134-135页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第135-137页
致谢第137-138页
作者简介第138页

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