关键词：换热网络；约束条件；惩罚函数；惩罚因子；微分进化
摘 要：惩罚函数法优化有约束换热网络时,罚因子的取值过大降低计算效率,过小降低优化精度,设置合适的罚因子值却不容易。基于微分进化算法优化连续变量的启发,采用罚因子协同进化机制,同步优化罚因子与解变量,应用于换热网络优化问题。协进化机制优化主要思想如下:建立两类种群,一类为罚因子种群,一类为换热面积种群。优化过程中,每一组换热面积种群用来评价每一个罚因子个体,逐个优化所有解种群,得到所有罚因子个体的评价值,再根据微分进化的思想,对罚因子执行变异、交叉、选择过程,进化罚因子。两类种群如此反复交替优化,直到满足终止条件。算例证明,协进化机制应用于换热网络优化能进一步提高优化效率与精度,也为混合算法选取合适的...
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