自从二战后计算机开始应用于轧制负荷分配领域,不仅要求轧制产品质量高,而且对冷连轧的工艺过程也提出了越来越高的要求。传统的依靠经验进行轧制负荷分配的方法已经不能满足现代轧钢生产的需要,而优化合理的轧制负荷分配是充分发挥轧制设备能力,节能降耗,达到板带材产品质量要求的根本保证。因此,利用人工智能技术研究冷连轧机轧制负荷分配优化具有重要的工程应用价值。本文结合某钢厂1450 mm五机架冷连轧机的工程项目实践,通过对人工智能优化的理论研究,将这些理论用于1450 mm五机架冷连轧机的轧制负荷分配,并使之达到最优。本文在分析了这套轧机的技术参数后,能满足本台轧机生产需要的数学模型被确定了。为了使操作比较直观,调整方案灵活方便,本文采用相对方式中的一种,即轧制力分配比方式作为目标函数,这也是国际上先进的轧钢企业所经常采用的负荷分配方式,而且操作工也比较喜欢。本文首先运用基本蚁群算法对轧制负荷进行了优化,将各机架的压下率作为蚁群优化参数,得到了优化结果;然后对基本蚁群算法在5个方面进行了改进,并通过此改进的蚁群算法对该套冷连轧机进行了轧制负荷分配优化,通过改进蚁群算法的循环运算,得到了负荷最佳分配。仿真结果表明,改进后的蚁群算法比基本蚁群算法收敛性好,程序运行速度快,优化值精确,可以有效防止目标函数值落入局部极小值,此方法可在冷连轧机轧制负荷分配优化中作为一个新方法在实际生产中加以应用。由于蚁群算法有不足之处,本文论证了运用蚁群免疫算法来优化轧制负荷分配的可行性,并通过蚁群免疫算法对轧制负荷分配进行了优化,最后将以上三种优化方法所得结果列在一起进行比较。优化结果表明,蚁群免疫算法具有更好的收敛性,优化精度高,蚁群免疫算法能够在实际生产中加以应用。