应用于换热网络优化的RWCE算法接受差解策略分析与改进

以一定的概率接受差解是强制进化随机游走算法（RWCE）换热网络结构进化、跳出局部最优的关键.首先分析接受差解策略对算法的优化作用,通过设置不同的接受差解概率,对比RWCE算法优化换热网络的结构进化过程,基于分析结论,提出以换热器数目为导向的接受差解概率控制策略,提升算法的计算效率和结构进化能力.通过算例验证,表明引入该策略的RWCE算法具有更强的全局搜索能力,优化质量得到有效提升.     

周期优势结构提炼与搜索路径强化结合提升换热网络结构进化能力

针对强制进化随机游走算法（RWCE）在优化后期会陷入局部最优而使搜索能力下降的问题，提出周期优势结构提炼与搜索路径强化结合策略.首先对系统种群初步优化，每隔一定周期进行一次优势个体提炼，然后采用多重路径复制的方法将这些优势个体给其他个体，最后根据搜索机制遍布整个求解域.以优势个体为中心进行多重路径搜索策略，提高了局部寻优精度，增加了种群多样性，进而增强了全局搜索能力，优化效率和质量得以提高.     

智能调整接受差解几率的RWCE算法

强制进化随机游走算法（RWCE）应用于换热网络优化,具有算法流程简洁、结构进化能力强等特点。其中接受差解几率对个体跳出局部最优有重要的影响。本文统计优化后期连续变量和结构变量使得年综合费用下降的次数,分析二者对优化进程的影响,讨论接受差解几率在个体优化进程中所起的作用,提出一种通过判别差解结构与原结构的异同来智能调整接受差解几率的换热网络优化方法。该策略进一步强化个体的结构进化与跳出局部极值的能力,通过算例证明了策略的有效性。     

一种采用优势个体多方向强制搜索策略的换热网络优化方法

提出一种采用优势个体多方向强制搜索策略的进化算法, 通过考察种群中个体差异性指标, 用以评价当前种群全局搜索的健康度。当优化结果出现长期停滞, 即健康度指标变差时, 启动优势个体多方向强制搜索策略, 扩大优势个体在靠近局部最优解区域的搜索方向, 保证算法全过程的全局搜索能力。用15SP和20SP算例进行验证, 与文献中最优结果相比, 分别下降了1.09%、0.83%, 表明优势个体多方向强制搜索策略充分发挥了优势个体的进化潜力, 提高了算法的优化效能。     

基于强制进化随机游走算法的质量交换网络综合

针对现有质量交换网络优化方法存在的不足, 提出一种适用于质量交换网络综合的强制进化随机游走算法。通过随机增大或减小质量交换器的传质负荷、分流比以及贫流股的流量, 并设置最小阈值实现网络连续和整型变量的同步优化; 通过以较小概率接受差解, 增强结构变异, 使算法更好地兼顾质量交换网络的全局和局部搜索。在2个质量交换网络实例中的应用表明, 优化结果优于文献最优结果, 算法保持了个体的独立进化且具有良好的全局和局部搜索能力。     

RWCE算法中选择性接受差解策略优化换热网络

强制进化随机游走算法优化换热网络时,以一定的概率接受差解可有效促进结构进化,非贪婪性的差解搜索机制是目标函数跳出局部极值的关键。本文分析接受差解机制的作用,探究不同优化阶段的差解结构来源,观察年综合费用变化,发现大多数被接受的差解结构在后续的优化中又回归到原结构,存在较多无效的参数传递过程。我们提出选择性接受差解策略,只接受具有新个体产生的差解,基于指数函数建立接受差解概率递增公式,并对结构中的新个体加以保护以增强其在结构中的存活率。最后选用9SP₂、20SP算例进行验证,取得了优于已发表文献的最优结果,证明了该策略的可行性。     

一种适用于复杂换热网络优化的耦合联动进化策略

针对启发式算法在优化换热网络后期由于种群多样性消失等原因造成难以找到使年综合费用进一步下降的进化方向，本文提出换热器耦合联动进化策略.该策略在一般启发式算法优化后期通过按一定概率分布抽取部分换热量不为零的换热器参与联动进化，以找到使费用下降的耦合匹配.算例验证表明，该策略效果明显.将该策略与RWCE算法相结合组成一种混合算法.首先采用RWCE算法对求解域进行初步探索，利用该算法强大的全局搜索能力找到求解域内各个潜力结构.然后再用耦合联动进化策略对各潜力结构进行深入搜索，搜索完成后再经变异反馈给RWCE算法.将该混合算法应用于10SP2和15SP算例，得到了较好的优化结果.     

带有个体淘汰的强制进化随机游走算法优化质量交换网络

针对强制进化随机游走算法(RWCE)在优化质量交换网络进程中,存在部分个体在竞争中长期处于劣势状态以及个体结构高度相似的现象,提出带有个体淘汰的RWCE算法优化质量交换网络。即在一定的周期内,通过对种群中个体优化状态的实时监控,首先对个体的网络结构进行标准化处理,以此识别出结构中相似的质量交换器,再根据其数目评价个体的结构相似度,将种群中的个体划分为若干个集团,并以年度总费用作为评价个体优化性能的指标,淘汰种群中的劣势和相似个体,以此加强种群间个体的信息交流,提升个体优化活力和种群多样性,同时有效增强算法优化质量交换网络的全局搜索能力。将该方法应用于2个质量交换网络实例中,优化结果均优于文献最优结果,说明该方法能改变结构的进化方向,激励种群间个体的差异性进化和保持个体的优化活力,且有效提升算法的全局寻优性能。     

基于混合交叉进化算法的混沌系统参数估计

提出一种混合交叉进化算法 来估计混沌系统的未知参数. 首先通过构造一个适当的适应度函数, 将混沌系统的参数估计问题转化为一个多维的优化问题. 在混合交叉进化算法中, 利用佳点集方法初始化种群, 增加了算法的稳定性和全局搜索能力. 在进化过程中, 混合交叉操作既能指导种群个体向最优解子空间靠近, 又能提高算法跳出局部最优的能力, 从而协调了算法的勘探和开采能力. 以几个标准测试函数和典型的Lorenz混沌系统为例进行仿真实验, 结果表明了该方法的有效性.     

采用单元进化限制策略的RWCE算法优化换热网络

针对强制进化随机游走算法（RWCE）优化换热网络时后期进化缓慢的不足,提出一种采用单元进化限制策略的改进RWCE算法（RS-RWCE）优化换热网络.通过限制每次迭代个体中参与进化的换热单元数,在保持进化前期年综合费用收敛速度较快的同时,保证进化后期的精细搜索能力.通过对两个经典算例的比较验证,证明改进后的算法应用于换热网络优化问题时兼顾了整型变量与连续变量的优化,使计算效率和精度均得到提高,同时获得了较好的换热网络优化结果.     

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.     

基于节点非结构模型的换热网络结构多样性分析及改进优化策略

强制进化随机游走算法优化换热网络过程中会出现个体结构相似现象,导致种群结构多样性下降,算法全局搜索能力不足,难以进一步优化换热网络结构。针对基于节点非结构模型的换热网络结构相似现象展开研究,制定两个评价指标衡量优化过程中个体结构相似水平,发现个体结构内相似换热单元数逐步增加,而相似换热单元的热负荷差距逐步减小,个体结构相似水平越来越高。基于此,以提升种群多样性为指导,提出换热单元排斥性进化策略,通过增大相似换热单元的热负荷差距,激励相似换热单元的差异性进化,从而改变结构进化方向,降低相似结构规模。最后应用20SP和15SP两个算例验证该策略的有效性,结构年综合费用与文献最优结果相比分别下降了12 105＄·a^-1和52 535＄·a^-1,说明该策略可以有效提升算法全局搜索能力。     

基于结构多样性评价的换热网络全局最优化

针对启发式方法在优化换热网络时由于个体团聚而出现搜索能力下降,建立一种换热网络结构多样性评价方法,对种群中个体结构团聚程度进行衡量,并指导算法改进.对种群进行集团划分,将一定数目的具有公共结构的个体归为一个集团,从而得到个体结构分布;提出分散搜索策略,对于各集团中除集团最优个体外的其它个体,从其公共结构中随机选择若干个换热器进行摄动以分散集团中的个体结构;提出集中搜索策略,通过使其它个体获得最优集团对应公共结构以加强对较优结构的集中开发;采用9股流与15股流两个算例,验证分散搜索策略增强了全局搜索能力,集中搜索策略增强了局部搜索能力,优化结果分别较原算法降低了7 008针对启发式方法在优化换热网络时由于个体团聚而出现搜索能力下降,建立一种换热网络结构多样性评价方法,对种群中个体结构团聚程度进行衡量,并指导算法改进.对种群进行集团划分,将一定数目的具有公共结构的个体归为一个集团,从而得到个体结构分布;提出分散搜索策略,对于各集团中除集团最优个体外的其它个体,从其公共结构中随机选择若干个换热器进行摄动以分散集团中的个体结构;提出集中搜索策略,通过使其它个体获得最优集团对应公共结构以加强对较优结构的集中开发;采用9股流与15股流两个算例,验证分散搜索策略增强了全局搜索能力,集中搜索策略增强了局部搜索能力,优化结果分别较原算法降低了7 008■·a~(-1)与17 973■·a~(-1)且均优于文献结果.