本文關鍵詞：PSO用于優(yōu)化換熱網(wǎng)絡時對全局搜索能力的研究

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【摘要】：將PSO(粒子群算法)應用于優(yōu)化換熱網(wǎng)絡時,能夠快速找到一個全局搜索的最優(yōu)區(qū)域,但同時也會出現(xiàn)局部極值問題。這些問題是由于全局搜索能力的退化和算法的早熟收斂所致。本研究針對該退化現(xiàn)象的機理進行了深入分析,找到了粒子群算法早熟收斂的本質,提出了一種強制跳出的改進策略,通過激活陷入局部極值的粒子,恢復種群多樣性并繼續(xù)搜索全局最優(yōu)解。算例證明,改進后的粒子群算法的搜索策略適用于換熱網(wǎng)絡連續(xù)變量優(yōu)化,應用于文獻[16]10SP2算例,得到的年綜合費用較文獻[14]下降了205$/a;應用于文獻[18]8SP1算例,得到了目前最小的費用30 793$/a。改進的PSO較標準PSO和文化基因PSO優(yōu)化后的費用均有所下降。
【作者單位】： 上海理工大學能源與動力工程學院;
【關鍵詞】： 換熱網(wǎng)絡優(yōu)化 粒子群算法 局部退化 強制跳出
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51176125) 滬江基金研究基地專項(D14001)
【分類號】：TK172;TP18
【正文快照】： 符號說明C——冷流體c1、c2——粒子群算法學習因子d——向量維度(換熱器總個數(shù))GCpi——流股熱容流率,k W/KH——熱流體p——換熱網(wǎng)絡自身最優(yōu)結構Q——換熱器換熱量,k WT——流體溫度,℃γ——取值介于(0,1)的偽隨機數(shù)v——粒子速度向量下角標i——熱流體股數(shù)j——冷流體股

【共引文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：640637