轧制规程是冷轧带钢生产工艺中的主要内容之一,是冷轧设定模型中最核心的内容。对于冷轧带钢来说,确定最优的轧制规程,有十分重要的意义。通过优化轧制规程可以摆脱经验法的不足,充分发挥轧机的生产能力,保证设备的合理使用,使产品的质量好,能耗低。随着人工智能技术的飞速发展和计算机的广泛应用,将智能化的优化方法引入轧制规程的制定过程,为轧制规程的优化设计开辟了更广阔的天地,是目前认为提高轧制规程优化效率的有效途径。首先,对冷连轧机轧制规程优化设计中所涉及到的数学模型进行了详细的分析,重点探讨了在工程研究中广泛应用的Bland-Ford-Hill轧制力模型,并对影响其精度的三大要素进行剖析。其次,通过分析遗传算法和蚁群算法各自的特点、实现过程,提出基于遗传算法的混合蚁群算法,并将这一算法应用到轧制规程优化设计中,以某1370 mm八辊五机架冷连轧机为例,通过仿真结果有力的证明了该算法的优越性。最后,考虑到在实际生产中,追求的目标往往不是单一的,所以通过对多目标优化理论的研究,选取等相对负荷,预防带钢打滑及板形良好作为优化目标,建立了冷连轧轧制规程的多目标优化模型。考虑到目标函数及约束函数本身的模糊性,运用模糊理论的相关知识进行处理,实现了冷连轧机轧制规程的多目标优化。