采用阶段更新策略加强结构进化的换热网络优化

针对换热网络优化中因种群多样性受限引起的易陷入局部最优解的问题,提出了采用阶段更新策略的强制进化随机游走算法。通过阶段性地随机生成最大步长和允许生成的最小换热量对种群个体更新,充分利用改进后整型变量的阶段性变化和个体进化过程中差解的复杂性增强结构进化能力,加大新结构与原始结构的差异性,保持种群活力和多样性,提高算法的全局搜索能力。并用算例验证了该策略加强结构进化能力的有效性,及换热网络优化中跳出局部最优解的优越性。     

采用关联进化策略的RWCE算法应用于换热网络优化

换热单元之间的耦合关系导致其在优化过程中相互制约,造成强制进化随机游走算法应用于换热网络时后期优化停滞。因此,提出一种关联进化策略实现换热单元间的联动进化。首先对换热网络中换热单元的关联关系进行了分析,评估了这种关联关系对进化算法的制约及效率的影响;在此基础上,建立了关联换热单元的联动进化机制,克服了优化过程中的关联制约,提升了进化的效率。最后,将采用单元关联进化策略的算法应用于15SP、16SP2算例,分别得到了年综合费用(TAC)为1 513 253和6 849 252$/a的结果,其中15SP算例的TAC较文献最优结果下降了5715$/a,验证了改进后的算法能有效地提高搜索质量。