应用双层混合遗传算法优化大规模换热网络

换热网络综合优化问题是典型的混合整数非线性规划(MINLP)问题,存在局部极值众多的特点,特别是对于大规模换热网络来说,要做到全局寻优,难度极大。混合遗传算法能够对换热网络进行优化,但对大规模的换热网络的优化效率并不高。本文采用先通过混合遗传算法对换热网络进行初步优化,然后划分换热网络为若干换热独立的子网络,对产生的子网络分别进行单性遗传进化。结果表明,该方法对大规模换热网络的优化具有较高的优化效率。     

应用于换热网络优化的混合遗传算法性能研究

换热网络综合优化属于系统热集成技术的重要研究方向。换热网络综合优化技术研究对于节约能源、保护环境和提高高耗能企业的市场竞争力具有重要意义。然而,由于换热网络综合优化模型本身属于MINLP问题,形式复杂且解空间大,经典的梯度寻优很难凑效。本文建立了以年总费用函数为优化目标的换热网络综合优化模型,提出了应用改进的混合遗传算法用于换热网络综合优化,并以基本遗传算法为对照,对混合遗传算法的用于换热网络综合的性能进行了研究。实例研究表明改进的混合遗传算法能更有效地进行换热网络综合优化。