带惩罚的逆梯度进化算法应用于换热网络

针对局部邻域搜索方法搜索结果对初始解位置依赖大,难以摆脱局部最优解影响的问题,本文提出了一种带惩罚的逆梯度进化算法。该算法通过给当前位置适应度施加一个仅与在该点处停留时间正相关的惩罚以迫使该个体沿逆梯度方向移动,进而逃离当前局部极值点。同时为了防止出现“回跳”现象,引入禁忌邻域,禁止当前个体重回原先位置。相对于一般启发式算法跳出局部极值点的随机性,该算法通过惩罚实时构造填充函数以逃离当前局部极值点的机制具有一定的确定性因素,提高了算法的搜索效率。将该算法应用于换热网络优化问题上,分别对10SP1和10SP2两个经典算例进行验证,获得了优于已有文献的优化结果,表明该算法具有较强的跳出局部最优解能力。     

基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合

换热网络模型具有非凸和非线性的特性,对于大规模超结构优化问题,采用经典的智能算法优化效率低,容易陷入局部最优值。以年综合费用为目标函数,基于自适应竞争群优化算法对无分流分级超结构换热网络模型进行优化。该方法采用对粒子平均位置的递减学习,通过自适应调节速度权重提高换热网络结构的全局优化能力和局部优化能力。通过两个典型算例分析表明,该方法相比量子粒子群算法大幅减少了模型调用次数,缩短了运行时间,并且找到了更好的优化结果。     

基于群体智能算法的换热网络同步最优综合

换热网络同步综合方法一般需要建立复杂的混合整数非线性数学规划模型,该模型具有非凸、非线、不连续的特点,属于最难求解的一类NP-hard问题,应用传统的优化算法很难确定其全局最优解,尤其是对大规模换热网络综合问题,甚至无法在合理时间内接近全局最优的局部最优解。针对换热网络同步综合问题,提出基于群体智能算法的分层优化策略,外层采用离散粒子群算法与遗传算法相结合的混合群体智能算法优化换热网络结构,内层在结构变量给定条件下利用改进粒子群算法优化冷热物流分流比与换热负荷。两个典型算例研究证明了该方法能以较高的效率和稳定性得到较好的优化结果。     

基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合

换热网络模型具有非凸和非线性的特性,对于大规模超结构优化问题,采用经典的智能算法优化效率低,容易陷入局部最优值。以年综合费用为目标函数,基于自适应竞争群优化算法对无分流分级超结构换热网络模型进行优化。该方法采用对粒子平均位置的递减学习,通过自适应调节速度权重提高换热网络结构的全局优化能力和局部优化能力。通过两个典型算例分析表明,该方法相比量子粒子群算法大幅减少了模型调用次数,缩短了运行时间,并且找到了更好的优化结果。     

基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法的无分流换热网络综合

针对单层优化算法求解换热网络不易找到最优解以及传统的双层优化算法计算成本较高的问题,研究以年综合费用最小值为优化目标,提出了基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法求解无分流换热网络综合。该算法在优化初始阶段对内层变量优化时以抽样平均近似方法为基础,根据随机挑选的部分粒子信息快速评价外层的换热网络结构,而外层优化通过结合变异算子的量子粒子群算法对模型结构进行优化。待缩小最优网络结构的范围后再通过竞争群算法深度优化热负荷等连续变量,从而得到最优的年综合费用。研究所提出的算法通过抽样平均近似方法对外层结构模型进行初步筛选,避免了大量非最优解网络结构下热负荷等连续变量的优化,从而减少了双层优化过程的计算量,提高了优化效率,同时在缩小网络结构范围后采用竞争群优化算法提高了优化精度,保证了优化效果。通过对两个典型算例的测试可知,研究的方法相比传统的双层算法在求解时间上缩短了近90%,在求解效果上也能达到较好结果。     

应用于换热网络优化的并行双层RWCE算法

换热网络规模越大,其解空间内极值点呈指数性增长,优化时不仅要求算法具有强大的全局寻优能力,局部解空间的高精度搜索也不可或缺。鉴于强制进化随机游走算法(RWCE)优化换热网络时难以兼顾局部搜索能力、易导致遗漏最优解的现象,同时为增大算法优化大规模换热网络的种群数量,本文将精细搜索和并行计算相结合提出了并行双层RWCE算法。算法基于多核并行技术,通过并行线程分配建立基础层和精细层,基础层在并行计算技术加持下,算法全局搜索能力大幅提升,精细层将基础层当前最优解实时精细搜索,避免了原算法差解代替优解现象。最后通过两个算例进行验证,结果表明并行双层RWCE算法不仅具有更强的全局搜索能力,且兼具高精度的局部搜索能力,在优化进程中有效保护了最优解。     

以综合费用最小为目标的无分流换热网络综合

提出峰谷轮换法对以综合费用最小为目标的无分流换热网络进行综合优化,该方法首先对目标函数极小化得到一个局部极小值及相应的结构,然后以该结构为初始结构极大化目标函数得到局部极大值及相应结构,极小化和极大化过程沿着一定路径无折回地交替进行,跳出局部极小值点,寻找更优的换热网络结构,直至最优结构.采用2个典型算例对该方法的可行...     

粒子群算法最优同步综合换热网络

采用粒子群算法,对无分流换热网络综合问题提出改进的优化策略.运用超结构建立换热网络模型,以最小年度总费用为优化目标,按顺序求解思路优化换热器换热量.该算法比遗传算法简单,所需调节参数少,且不易陷入局部最优解,能迅速得到换热网络的结构与参数,具有获得全局最优解的能力.仿真研究验证了方法的有效性.     

TS法的改进及其在求解化工优化问题中的应用

TS算法属于现代优化算法,是局部领域搜索法的推广,常用于求解组合优化问题.利用TS法搜索过程的有向性和能够跳离局部最优解的特点,对其进行了改造,以适应求解连续变量化工优化问题.首先,根据化工优化问题变量的特性,提出了一种简便的邻域映射方案,并改进了迭代过程中自适应因子的下降函数;进一步分析对比了禁忌步数、自适应因子和初始解等参数对于优化结果的影响.然后通过算例和换热网络优化问题的求解,表明改造后的TS法在求解连续变量化工优化问题中的有效性,及其在化工优化领域的发展价值.     

一种应用于换热网络综合的阻尼优化方法

针对启发式方法优化换热网络在优化后期易陷入局部极值的问题,提出一种阻尼优化方法,即通过引入延缓概率的概念,以一定的概率不接受费用下降的结构,延缓该结构形成固定匹配,避免因连续变量优化过快导致整型变量优化不充分而陷入局部最优。通过探讨不同阶段的优化特点及优化陷入局部极值的成因,进而提出分阶段延缓策略,合理调控延缓条件以及延缓概率的取值,从而提高算法的全局搜索能力。最后采用四个不同规模的算例进行验证,结果表明该方法可有效地跳出局部最优解,促进结构的进一步优化。     

基于参数k、z优化的换热网络温差贡献值设计方法

提出了一种可以降低换热网络运行费用的基于参数k、z优化的换热网络设计方法, 使得网络结构更加简化, 特别适用于流体传热系数有差异的换热网络合成问题。该优化设计方法将网络运行总费用作为目标函数, 以参数k、z的优化为基础, 通过网络约束确定参数的寻优区间, 经二维寻优得到最优参数k_opt和相似文献   

特殊换热网络算例优化与分析

换热网络综合属于混合整数非线性规划问题,具有严重的非凸、非线性特性。为探讨某些换热网络算例可能存在内部公用工程且年综合费用极低的特殊换热网络结构,本文采用了允许公用工程内置的无分流分级超结构模型。基于布谷鸟搜索算法,通过设置最小换热量阀值及以较小概率接受较差结构来指导换热网络结构进化,建立适用于求解换热网络综合问题的优化算法,并对特殊算例的优化结果进行分析。本文列举3个特殊算例,具有热流体的初始温度高于热公用工程的入口温度或热公用工程的进出口温差较大的特征,改进的布谷鸟搜索算法能够搜索到带有内部公用工程的换热网络结构,且年综合费用得到明显下降。结果表明：对于特殊算例,公用工程内置能够优化换热网络的热量分布,节约换热器面积,有效降低换热网络的年综合费用。     

综合考虑经济性与效率的换热网络多目标约束优化方法

换热网络优化中不仅要考虑能量回收的“量”,还要考虑能量回收过程中“质”的耗散问题。在换热网络最大能量回收的前提下,基于不可逆传热过程中的耗散理论,以代表能量回收品质的效率最高为目标,建立综合能量回收数量、品质并同时考虑换热网络经济性的多目标混合整数非线性规划（MOMINLP）模型。根据模型目标有主次之分的特点,基于ε约束法对模型进行分步优化并结合BARON软件进行精确求解,依次求解换热网络的最大能量回收量(MER)与最低年均总成本(TAC),再将所得结果乘以松弛系数ε_i作为缩小搜索区域的约束条件,获得能量与成本约束下效率的Pareto前沿。通过对经典10SP1案例进行计算求解,最终得到最大能量回收量下,费用松弛系数为1.05时费效比最小的优化方案,而且本文的多目标约束优化方法能够更快求得综合的最优解。最后通过T-Q图中的换热网络组合曲线对比不同优化方案的效率,将换热网络划分为内部换热部分与剩余流股部分,多目标约束优化方法能够降低内部换热不可逆损失,提高剩余流股的温度。     

基于场协同原理的换热网络性能评价因子

换热网络问题严重的非凸、非线性使从数学角度发现此类问题的全局最优解变得十分困难。鉴于此,本文以场协同理论为基础,建立了一种从温差场均匀性角度描述换热网络结构性能的评价因子,以期简化换热网络综合过程,获得高效的换热网络结构。首先以单体换热器的温差均匀性因子为基础,比拟出适用于换热网络的温差均匀性因子,称之为换热网络性能评价因子。继之,选择3个不同的算例,在固定结构和固定面积两个角度下分析了评价因子的有效性。最后,计算结果表明：提出的基于权重的换热网络温差均匀性因子与网络结构的总换热量之间能够形成明显的对应关系,可以准确地描述换热网络结构性能。简而言之,温差均匀性因子的值越小,对应换热网络结构的性能越好。     

基于换热器分时共享机制的多时期换热网络结构设计

随着季节性的供需变化和化工过程中操作条件的变化,换热量也随之变化。由于不同时期换热需求的不同,多时期换热网络的设计得到了广泛的研究。本文首先介绍利用同步优化方法对每个时期单独进行数学规划模型的建立,运用GAMS软件求解得到单时期最优的换热网络设计;其次,为了减少不同时期换热网络整合后设备的投资成本,可采用一种分时共享机制对换热网络中所有参与热交换的匹配进行设计,然而该设计会带来管线成本的增加;最后,针对分时共享机制带来的管线成本的增加,提出了一种管线长度的优化模型,通过对模型的建立和求解,不仅可以得到换热网络中最少的管线成本,还可以给出换热器的最佳放置位置,优化了网络 结构。     

工业系统超结构模型应用研究进展

超结构模型的研究和应用可以有效解决化工、水处理、钢铁、冶金等领域中逐渐凸显的能源效率问题,常见于工业系统中的热交换网络和质量交换网络、水网以及其他网络。详细论述了换热网络中的基于状态空间超结构、基于分级超结构模型,以及两种经典超结构模型思想在质量交换网络、水网中的应用。完成超结构构建后,根据工业的实际生产状况,一般以年度总费用为目标函数,选取合理算法优化超结构网络,最终得到所需的新建或者改建方案。总结归纳了常见的优化算法,主要分为两大类：确定性算法和随机算法。最后阐述了超结构模型在科学研究和实际工程应用中还存在的问题以及下一步的研究方向。     

基于NSGA-Ⅲ算法的高维能量集成网络的优化改造

针对现有随机算法对高维能量集成网络（换热网络）求解困难与易陷入局部最优的问题,提出了一种基于参考点的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ）的换热网络优化方法。该方法使用特殊的支配关系引入了自适应离散化Pareto前沿与参考点机制,对那些非支配且接近参考点的种群个体进行保留。本文基于非等温混合分流分级超结构模型,以用户最关心的环境影响指数、投资费用、操作费用与改造工程量为改造优化目标,从多个方面、多个层次考虑换热网络改造问题,为用户提供多种可供选择的改造方案。案例研究表明,改造后的换热网络以每年57304USD的投资费用节省25%的年度操作费用,同时还具有较小的环境影响指数与改造工程量;与文献相比,可以提供多元化的节能改造方案,满足用户的不同改造需求,且获得优于文献的综合改造结果,表明该方法具有较强高维求解能力。     

基于子网络强制进化的大规模换热网络优化

换热网络优化是典型的混合整数非线性规划（MINLP）问题,此问题的非线性约束以及到处存在的局部极值,使得最优解的获得尤其困难。特别是对于大规模网络来说,当物流数目增加时,可行的结构数目呈指数增长,目前还没有一种有效的算法来解决此类问题。应用改进的混合遗传算法,首先对换热网络进行初始优化,对初步优化结果进行子网络的划分,然后进行基于官能团（子网络）的重组、分解和交叉操作,获得了很好的结果。     

基于专家系统和遗传算法的换热网络的建模和优化

A new superstructure from of heat exchanger networks(HEN) is proposed based on expert system (ES). The new superstructure from is combined with the practical engineering.The different investment cost formula for different heat exchanger is also presented based on ES.The mathematical model for the simultaneous optimization of network configuration is established and solved by a genetic algorithm.This method can deal with larger scale HEN synthesis and the optimal HEN configuration is obtained automatically.Finally,a case study is presented to demonstrate the effectiveness of the method.