本文關鍵詞：基于自適應競爭群優(yōu)化算法的無分流換熱網絡綜合

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【摘要】：換熱網絡模型具有非凸和非線性的特性,對于大規(guī)模超結構優(yōu)化問題,采用經典的智能算法優(yōu)化效率低,容易陷入局部最優(yōu)值。以年綜合費用為目標函數,基于自適應競爭群優(yōu)化算法對無分流分級超結構換熱網絡模型進行優(yōu)化。該方法采用對粒子平均位置的遞減學習,通過自適應調節(jié)速度權重提高換熱網絡結構的全局優(yōu)化能力和局部優(yōu)化能力。通過兩個典型算例分析表明,該方法相比量子粒子群算法大幅減少了模型調用次數,縮短了運行時間,并且找到了更好的優(yōu)化結果。
【作者單位】： 華東理工大學化工過程先進控制與優(yōu)化技術教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 換熱網絡 優(yōu)化 自適應 競爭群優(yōu)化算法 混合整數非線性
【分類號】：TQ021.8
【正文快照】： 引言換熱網絡作為過程工業(yè)的重要部分,實現換熱網絡流股間的最佳換熱匹配,能有效回收熱量,減少能量的浪費。Linnhoff等[1]于1978年通過夾點分析法求解換熱網絡。經過多年的發(fā)展,1990年Yee等[2]提出了分級超結構概念,該概念的提出使得換熱網絡優(yōu)化有了新的突破。近年來,如何有

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