混合微分进化算法应用于换热网络优化

作     者：包艳冰 崔国民 陈家星 肖媛 

作者机构：上海理工大学新能源科学与工程研究所上海200093 

基　　金：上海市科委部分地方院校能力建设计划(16060502600) 国家自然科学基金(51176125) 沪江基金研究基地专项(D14001) 

出 版 物：《热能动力工程》 (Journal of Engineering for Thermal Energy and Power)

年 卷 期：2017年第32卷第12期

页      码：14-20页

摘      要：针对微分进化(Differential Evolution,DE)算法应用于换热网络优化存在局部搜索能力不足、收敛速度慢和求解精度低等问题,提出一种混合微分进化(Hybrid Differential Evolution,HDE)算法。当DE算法的变异、交叉和选择操作不再使种群的最优值继续进化时,加入梯度操作使当前种群的最优个体趋向更好的解。为了防止算法早熟收敛,当种群的多样性低于设定的阈值时,引入迁移操作,在最优个体附近区域重新生成新的个体并以此替换旧的个体,增强算法的种群多样性。通过算例验证了该算法可以有效适用于换热网络的优化过程,具有更强的局部搜索能力,更快的收敛速度和更高的优化效率。

主 题 词：微分进化算法 换热网络 局部搜索 梯度方法 种群多样性 

学科分类：08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0702[理学-物理学类] 0801[工学-力学类] 080201[080201] 

D　O　I：10.16146/j.cnki.rndlgc.2017.12.003

馆 藏 号：203280959...