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一种换热器网络优化新方法
被引量:
1
1
作者
张
俊华
应启戛
+1 位作者
黄为民
张 雯
《上海理工大学学报》
EI
CAS
2000年第3期233-238,共6页
基于遗传算法和神经网络的多层感知器模型的有机结合,提出一种优化换热器网络的新算法和一种新的编码方法——基因矩阵. 这种算法根据遗传适应度(目标函数)的大小,以随机搜索方式寻找在求解区域的最优解,采用神经网络多层感知器模型实...
基于遗传算法和神经网络的多层感知器模型的有机结合,提出一种优化换热器网络的新算法和一种新的编码方法——基因矩阵. 这种算法根据遗传适应度(目标函数)的大小,以随机搜索方式寻找在求解区域的最优解,采用神经网络多层感知器模型实现换热器网络的结构优化和参数优化. 经过遗传-感知模型优化并与外逼近算法做了比较,表明采用此法优化多维、多峰、非凸的换热器网络也具有很好的适应性.
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关键词
换热器网络
遗传-感知模型
窄点算法
优化
下载PDF
职称材料
题名
一种换热器网络优化新方法
被引量:
1
1
作者
张
俊华
应启戛
黄为民
张 雯
机构
上海理工大学 动力工程学院
上海理工大学 光学与电子信息工程学院
出处
《上海理工大学学报》
EI
CAS
2000年第3期233-238,共6页
文摘
基于遗传算法和神经网络的多层感知器模型的有机结合,提出一种优化换热器网络的新算法和一种新的编码方法——基因矩阵. 这种算法根据遗传适应度(目标函数)的大小,以随机搜索方式寻找在求解区域的最优解,采用神经网络多层感知器模型实现换热器网络的结构优化和参数优化. 经过遗传-感知模型优化并与外逼近算法做了比较,表明采用此法优化多维、多峰、非凸的换热器网络也具有很好的适应性.
关键词
换热器网络
遗传-感知模型
窄点算法
优化
Keywords
heat exchanger networks
genetic-perceptron model
pinch theory
分类号
TK172 [动力工程及工程热物理—热能工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种换热器网络优化新方法
张
俊华
应启戛
黄为民
张 雯
《上海理工大学学报》
EI
CAS
2000
1
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职称材料
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