应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(...应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。展开更多
鉴于强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)在优化换热网络时可能出现有潜力结构被差解代替,提出了一种结构保护策略,增加一个与原种群平行进化的新种群,新种群执行结构保护,个体与原种群一一对...鉴于强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)在优化换热网络时可能出现有潜力结构被差解代替,提出了一种结构保护策略,增加一个与原种群平行进化的新种群,新种群执行结构保护,个体与原种群一一对应并接收其当前最优解,同时采用一种降维邻域搜索的进化方式,设置个体各维变量更新概率确定搜索维数,充分挖掘个体结构进化潜力,提升了算法的局部搜索能力;原种群则沿用RWCE的主要操作,保留了较强的全局搜索能力。将采用结构保护策略的RWCE算法用于有分流换热网络优化,取得了优于现有文献的结果。展开更多
针对RWCE(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)算法优化有分流换热网络时,由于变量维数过多造成的算法全局搜索能力下降问题,提出了一种主辅强制进化随机游走算法(master-salve random walk algorithm with co...针对RWCE(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)算法优化有分流换热网络时,由于变量维数过多造成的算法全局搜索能力下降问题,提出了一种主辅强制进化随机游走算法(master-salve random walk algorithm with compulsive evolution,MS—RWCE)。算法通过将换热量和分流比的优化分开处理,建立一种以换热量优化为主导、分流比优化为辅从的新的进化机制。同时,为了进一步保证换热量优化的主导地位,引入分流比隔代优化策略,减少换热量和分流比在优化中的相互制约。采用9SP和15SP算例对MS-RWCE算法的有效性进行验证,MS-RWCE算法优化9SP和15SP算例,较采用RWCE算法的年综合费用分别下降了4395和18 420$/a,证明MS-RWCE算法可以实现换热网络优化质量的提升。展开更多
针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概...针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概率随机地在网络中生成若干换热单元,再在连续变量优化的过程中实现换热单元的消去,提升网络结构变异能力。最后,将该策略与强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)相结合形成一种新的混合算法(ESE-RWCE)。算例研究表明,ESE-RWCE算法相比于RWCE算法实现了全局搜索性能的提升。展开更多
强制进化随机游走算法(Random Walk Algorithm With Compulsive Evolution, RWCE)用于有分流换热网络优化时,由于变量维数的急剧增加,不仅严重影响优化效率,还降低算法的全局搜索能力。鉴于此,本文提出分流比差异优化策略,利用负分流比...强制进化随机游走算法(Random Walk Algorithm With Compulsive Evolution, RWCE)用于有分流换热网络优化时,由于变量维数的急剧增加,不仅严重影响优化效率,还降低算法的全局搜索能力。鉴于此,本文提出分流比差异优化策略,利用负分流比对换热网络结构产生扰动,同时降低已有换热单元分流比的优化频率。最后,通过10SP2算例分析策略对RWCE算法优化性能影响,经验证分流比差异优化策略能够增强换热网络的结构优化能力,并提高换热网络的优化质量。展开更多
文摘应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。
文摘鉴于强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)在优化换热网络时可能出现有潜力结构被差解代替,提出了一种结构保护策略,增加一个与原种群平行进化的新种群,新种群执行结构保护,个体与原种群一一对应并接收其当前最优解,同时采用一种降维邻域搜索的进化方式,设置个体各维变量更新概率确定搜索维数,充分挖掘个体结构进化潜力,提升了算法的局部搜索能力;原种群则沿用RWCE的主要操作,保留了较强的全局搜索能力。将采用结构保护策略的RWCE算法用于有分流换热网络优化,取得了优于现有文献的结果。
文摘针对RWCE(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)算法优化有分流换热网络时,由于变量维数过多造成的算法全局搜索能力下降问题,提出了一种主辅强制进化随机游走算法(master-salve random walk algorithm with compulsive evolution,MS—RWCE)。算法通过将换热量和分流比的优化分开处理,建立一种以换热量优化为主导、分流比优化为辅从的新的进化机制。同时,为了进一步保证换热量优化的主导地位,引入分流比隔代优化策略,减少换热量和分流比在优化中的相互制约。采用9SP和15SP算例对MS-RWCE算法的有效性进行验证,MS-RWCE算法优化9SP和15SP算例,较采用RWCE算法的年综合费用分别下降了4395和18 420$/a,证明MS-RWCE算法可以实现换热网络优化质量的提升。
文摘针对于启发式算法应用于换热网络优化时,后期由于种群多样性消失或其他原因导致年综合费用难以进一步下降的问题,提出了一种结构进化增强策略。该策略在一般启发式算法的整型变量优化中,通过将换热单元的生成与消去分开处理,先以一定概率随机地在网络中生成若干换热单元,再在连续变量优化的过程中实现换热单元的消去,提升网络结构变异能力。最后,将该策略与强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)相结合形成一种新的混合算法(ESE-RWCE)。算例研究表明,ESE-RWCE算法相比于RWCE算法实现了全局搜索性能的提升。
文摘强制进化随机游走算法(Random Walk Algorithm With Compulsive Evolution, RWCE)用于有分流换热网络优化时,由于变量维数的急剧增加,不仅严重影响优化效率,还降低算法的全局搜索能力。鉴于此,本文提出分流比差异优化策略,利用负分流比对换热网络结构产生扰动,同时降低已有换热单元分流比的优化频率。最后,通过10SP2算例分析策略对RWCE算法优化性能影响,经验证分流比差异优化策略能够增强换热网络的结构优化能力,并提高换热网络的优化质量。