換熱網(wǎng)絡全局最優(yōu)化一直是系統(tǒng)集成領域的難點。強制進化隨機游走算法在優(yōu)化過程中,對于不同實例、不同初始條件、不同隨機條件和不同優(yōu)化階段,無法預知最優(yōu)的控制參數(shù)組合。因此,建立控制參數(shù)的動態(tài)協(xié)調(diào)策略,周期性地隨機更新種群中個體的優(yōu)化參數(shù),同時保護周期內(nèi)的有效參數(shù)組合,從而實現(xiàn)每個個體優(yōu)化路徑的動態(tài)調(diào)整,拓寬其搜索方向,尋得最佳參數(shù)匹配路線,提升全局優(yōu)化質(zhì)量。最后,將改進后算法應用于兩個工業(yè)算例,所得的年綜合費用較原算法結(jié)果分別下降了0.49%和0.05%,且均低于公開文獻最優(yōu)結(jié)果,表明控制參數(shù)的動態(tài)協(xié)調(diào)策略能夠更有效地促進原算法的全局搜索。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 換熱網(wǎng)絡節(jié)點非結(jié)構(gòu)模型及強制進化隨機游走算法
    1.1 換熱網(wǎng)絡節(jié)點非結(jié)構(gòu)模型
    1.2 強制進化隨機游走算法
2 采用控制參數(shù)動態(tài)協(xié)調(diào)策略的強制進化隨機游走算法優(yōu)化換熱網(wǎng)絡
    2.1 控制參數(shù)對優(yōu)化性能的影響分析
        2.1.1 單因素試驗方差分析
        2.1.2 雙因素試驗方差分析
    2.2 控制參數(shù)的動態(tài)調(diào)整
    2.3 采用控制參數(shù)動態(tài)協(xié)調(diào)策略的強制進化隨機游走算法操作流程
3 算例驗證
    3.1 改進算法優(yōu)化H8C7算例
    3.2 改進算法優(yōu)化H6C4算例
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]采用分流比差異優(yōu)化策略的RWCE算法優(yōu)化換熱網(wǎng)絡[J]. 孫濤,崔國民,陳家星,肖媛.  工程熱物理學報. 2019(01)
[2]帶懲罰的逆梯度進化算法應用于換熱網(wǎng)絡[J]. 鄧煒棟,崔國民,陳家星,朱玉雙.  化工進展. 2018(07)
[3]基于抽樣平均近似的雙層改進粒子群算法的無分流換熱網(wǎng)絡綜合[J]. 陳帥,羅娜.  高�；瘜W工程學報. 2018(03)
[4]一種適用于復雜換熱網(wǎng)絡優(yōu)化的耦合聯(lián)動進化策略[J]. 鄧煒棟,崔國民,肖媛.  計算物理. 2018(06)
[5]差分進化算法綜述[J]. 丁青鋒,尹曉宇.  智能系統(tǒng)學報. 2017(04)
[6]基于種群多樣性的改進差分進化算法應用于換熱網(wǎng)絡優(yōu)化[J]. 陳家星,崔國民,彭富裕,朱玉雙.  熱能動力工程. 2017(04)
[7]改進螢火蟲算法應用于換熱網(wǎng)絡最優(yōu)化[J]. 陳家星,崔國民,朱玉雙,于盛男.  高校化學工程學報. 2017(01)
[8]基于自適應競爭群優(yōu)化算法的無分流換熱網(wǎng)絡綜合[J]. 陳帥,羅娜.  化工學報. 2016(11)



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