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...     

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.     

基于公用工程内置策略的换热网络优化

传统换热网络分级超结构模型（SWS）只允许公用工程布置在流股末端,限制了网络结构的灵活发展.提出一种公用工程内置策略,允许公用工程布置在结构内部的各流股分支上.采用具有结构保护策略的强制进化随机游走算法（SP-RWCE）.并提出一种伪最优解生成策略,通过扩大长期未更新个体的年综合费用,促使有潜力的伪最优解产生并接受保护和开发.三个基准算例的优化结果均优于文献最优解,且均包含内部公用工程.表明改进SWS相比原SWS模型扩大了求解空间,改进SP-RWCE具有更强的搜索能力,验证了布置内部公用工程能有效减少换热面积.     

应用结构摄动策略的有分流换热网络优化

有分流节点非结构模型（NNM-SS）应用于换热网络优化时,因难以生成合适的分流结构而使优化陷入局部极值.根据NNM-SS的优化特点及网络结构中分流次数对费用的影响,提出结构摄动策略,并将其引入强制进化随机游走算法（RWCE-SS）.策略的主要思想为：在优化过程中,以一定的概率随机抽取一个无分流结构的换热器,并在该位置上生成一组新的分流结构以增加网络中的分流次数,通过对结构的摄动实现对算法搜索能力的提升.算例验证表明应用该策略改进的算法可获得更好的优化结果.     

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...     

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.     

垂直非结构模型应用于换热网络优化

节点非结构模型优化换热网络时会出现换热器交叉排列的情况,分析发现在相同传热负荷下交叉结构比垂直结构换热单元总传热面积增大,同时明显降低算法的计算效率.基于此,建立垂直非结构模型.与节点非结构模型相比,垂直非结构模型降低了优化过程中的计算复杂度,并且能够消除交叉结构带来的不利影响,有效提升了优化的效率及求解精度.应用两个算例对基于垂直非结构模型的强制进化随机游走算法（RWCE）进行优化性能分析,取得了优于文献的结果.     

应用固定投资费用松弛策略的换热网络优化

启发式算法优化有固定投资费用的换热网络时,由于存在整型变量而造成结构进化困难,提出固定投资费用松弛策略.对固定投资费用进行松弛处理实现对数学模型的简化,当换热器换热量很小时固定投资费用几乎为零,随着换热量的增大,固定投资费用以一定斜率逐步增大最终等于实际值.通过松弛强度系数控制变化斜率,在保证优化结果可靠性的基础上引导存在结构进化障碍的换热器生成或消去.对文献中两个算例的优化结果进行分析,考察不同松弛强度下对换热器生成、消去的作用.提出基于固定投资费用松弛策略的强制进化随机游走算法,并应用于换热网络实例.     

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.     

一种内部公用工程进化的换热网络优化策略

在换热网络优化问题中，采用内部公用工程代替换热温度交叉的不可行匹配能使优化得以继续，同时扩大求解空间，但可能因增加额外的固定投资费用而使其作为差解在进化过程中被接受下来，导致优化效率下降.鉴于此，首先分析内部公用工程对优化进程可能造成的负面影响，提出一种内部公用工程的进化策略，对于具有一对内部公用工程的结构，首先通过扩大其年综合费用以进行惩罚，从而降低其接受的概率，继之，针对仍被接受的内部公用工程结构，在每次迭代时均强制内部公用工程进行随机游走，合理调整其大小，从而改善结构性能.采用两个算例验证策略提升了算法优化效率.     

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.     

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。     

采用三层保护策略的强制进化随机游走算法同步综合换热网络

强制进化随机游走算法（RWCE）同步综合换热网络时,存在个体最优解的进化路径被接受差解打乱而不接受差解又很难跳出局部最优的问题.提出一种采用三层保护策略的RWCE算法,将种群中个体分为三层,底层采用基本RWCE进行优化,以保护个体的全局搜索能力;中层读取底层各个体的历史最优解,并采用带微调功能的RWCE进行优化,以保护各个体最优解的进化路径不被打乱;顶层所有个体以中层最优个体的解为初始点,采用带自动精细搜索功能的RWCE进行优化,以保证最优个体得到充分的搜索;最后将顶层搜索到的结果传递给底层对应个体.实例表明,算法在允许接受差解的同时保护了个体最优解的进化路径,并实现了全局搜索能力与局部搜索能力的兼顾.     

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.