换热网络优化中换热单元生成频次的影响分析及策略改进

换热单元的生成频次对换热网络优化有直接的影响,分析其机理可以指导求解算法的改进。本文采用节点非结构模型及强制进化随机游走算法,通过设置不同的换热单元生成概率与生成个数以改变换热单元的生成频次,观察并记录个体在优化过程中产生的年综合费用变化情况。发现不同生成频次下整型变量和连续变量的相对优化频率发生了变化,从而改变了整体优化过程,并且与个体当前优化状态不适应的生成频次会造成相对优化频率不平衡、优化结果较差。基于此,本文提出了一种具有生成参数动态调节策略的换热单元生成方式,在优化过程中根据个体状态实时调整换热单元的生成概率与生成个数,平衡整型变量与连续变量的相对优化频率。最后,采用15SP、10SP和20SP算例进行验证,换热网络的年综合费用较文献结果分别下降了1.06%、0.16%、0.68%,验证了该策略使得换热单元的生成频次更为合理,有效地提高了算法的优化效率。

RWCE优化换热网络的不可行解影响分析及强化策略

换热网络优化问题常以外罚函数法处理约束,赋予违反约束的不可行解较大的罚值。强制进化随机游走算法(RWCE)优化换热网络时,其非贪婪搜索机制使不可行解以一定概率被保留,从而改变全局寻优过程。本文首先分析不可行解对优化进程的影响,揭示偏移量较小的不可行解对结构进化的促进作用;然后提出差解概率动态调整策略,合理利用不可行解的正面作用,强化结构进化能力;最后,鉴于上述优化结果中偏移量较小的不可行解居多,提出一种可行化策略,通过分段罚指数和双种群优化技术促使过程中有潜力的不可行解快速返回可行域,并提升优化质量。将结合两条强化策略的改进算法应用于16股流与15股流算例,优化结果较文献最优解分别节省了0.35%、0.48%,表明改进后的算法较原算法全局搜索能力得到了显著提升。

换热网络中温度交叉结构的分析与处理

在以换热量作为待优化连续变量的换热网络优化问题中,流股匹配可能出现温度交叉,常以惩罚函数法处理存在温度交叉的不可行结构.然而,当采用强制进化随机游走算法时,由于其接受差解的变异操作,温度交叉结构可能以差解的形式被接受,对优化进程产生负面影响而降低优化效率.因此,首先分析换热网络中温度交叉结构的成因,接着分析该不可行结构对算法优化进程的消极作用,然后提出一种处理方法,当种群中个体随机游走到不可行域时,强制使其回到可行域内的原位重新优化,从而提升算法优化效率.

采用新单元换热量生成与分布概率协调策略优化换热网络

强制进化随机游走算法应用于换热网络优化,具有算法程序简单、结构进化能力强等特点,但种群个体进化后期依然很难找到使年综合费用再次降低的进化方向。鉴于此,分析新生成换热单元最大换热量(Qmax)取值对优化过程及新生成换热单元换热量(Qn)概率分布的影响,在此基础上采用换热单元换热量生成与分布概率协调的换热网络优化策略,摄动后小概率随机生成换热量较大的换热单元,同时改变Qn的概率分布情况,用于增强结构进化能力。最后采用15SP和20SP算例验证该策略的可行性,较文献结果分别降低了435498和42253$/a,由此证明,该策略可有效提高算法的局部搜索精度和全局搜索能力。