【摘 要】
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针对RWCE(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)算法优化有分流换热网络时,由于变量维数过多造成的算法全局搜索能力下降问题,提出了一种主辅强制进化随机
【机 构】
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上海理工大学新能源科学与工程研究所,上海,200093
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针对RWCE(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)算法优化有分流换热网络时,由于变量维数过多造成的算法全局搜索能力下降问题,提出了一种主辅强制进化随机游走算法(master-salve random walk algorithm with compulsive evolution,MS-RWCE).算法通过将换热量和分流比的优化分开处理,建立一种以换热量优化为主导、分流比优化为辅从的新的进化机制.同时,为了进一步保证换热量优化的主导地位,引入分流比隔代优化策略,减少换热量和分流比在优化中的相互制约.采用9SP和15SP算例对MS-RWCE算法的有效性进行验证,MS-RWCE算法优化9SP和15SP算例,较采用RWCE算法的年综合费用分别下降了4 395和18 420 ($)/a,证明MS-RWCE算法可以实现换热网络优化质量的提升.
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