【摘 要】
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针对微分进化(Differential Evolution,DE)算法应用于换热网络优化存在局部搜索能力不足、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种混合微分进化(Hybrid Differential Evoluti
【机 构】
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上海理工大学新能源科学与工程研究所;
【基金项目】
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上海市科委部分地方院校能力建设计划(16060502600);国家自然科学基金(51176125);沪江基金研究基地专项(D14001)
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针对微分进化(Differential Evolution,DE)算法应用于换热网络优化存在局部搜索能力不足、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种混合微分进化(Hybrid Differential Evolution,HDE)算法。当DE算法的变异、交叉和选择操作不再使种群的最优值继续进化时,加入梯度操作使当前种群的最优个体趋向更好的解。为了防止算法早熟收敛,当种群的多样性低于设定的阈值时,引入迁移操作,在最优个体附近区域重新生成新的个体并以此替换旧的个体,增强算法的种群多样性。通过算例验证了该算法可以有效适用于换热网络的优化过程,具有更强的局部搜索能力,更快的收敛速度和更高的优化效率。
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