摘要：针对RWCE（random walk algorithm with compulsive evolution，RWCE）算法优化有分流换热网络时，由于变量维数过多造成的算法全局搜索能力下降问题，提出了一种主辅强制进化随机游走算法（master-salve random walk algorithm with compulsive evolution，MS—RWCE）。算法通过将换热量和分流比的优化分开处理，建立一种以换热量优化为主导、分流比优化为辅从的新的进化机制。同时，为了进一步保证换热量优化的主导地位，引入分流比隔代优化策略，减少换热量和分流比在优化中的相互制约。采用9SP和15SP算例对MS-RWCE算法的有效性进行验证，MS-RWCE算法优化9SP和15SP算例，较采用RWCE算法的年综合费用分别下降了4395和18 420$/a，证明MS-RWCE算法可以实现换热网络优化质量的提升。

摘要：强制进化随机游走算法优化换热网络时,在个体选择阶段通过设置接受差解概率增强结构的进化能力,但优化过程中会出现个体在较短的迭代步数内未充分发挥其优化潜能而再次被差解取代的现象,使优化精度降低。针对两次接受差解间迭代步数较少的情况,提出差解结构的多程优化策略,将第二次接受差解前的结构传递给新种群。通过20流股(SP)和10流股算例验证,得到相较文献更低的年综合费用,分别为1396465和8705500$/a,表明引入该策略后,优化效率和质量得以提高。

摘要：传统换热网络分级超结构模型(SWS)只允许公用工程布置在流股末端,限制了网络结构的灵活发展.提出一种公用工程内置策略,允许公用工程布置在结构内部的各流股分支上.采用具有结构保护策略的强制进化随机游走算法(SP-RWCE).并提出一种伪最优解生成策略,通过扩大长期未更新个体的年综合费用,促使有潜力的伪最优解产生并接受保护和开发.三个基准算例的优化结果均优于文献最优解,且均包含内部公用工程.表明改进SWS相比原SWS模型扩大了求解空间,改进SP-RWCE具有更强的搜索能力,验证了布置内部公用工程能有效减少换热面积.

摘要：强制进化随机游走算法应用于换热网络优化,具有算法程序简单、结构进化能力强等特点,但种群个体进化后期依然很难找到使年综合费用再次降低的进化方向。鉴于此,分析新生成换热单元最大换热量(Qmax)取值对优化过程及新生成换热单元换热量(Qn)概率分布的影响,在此基础上采用换热单元换热量生成与分布概率协调的换热网络优化策略,摄动后小概率随机生成换热量较大的换热单元,同时改变Qn的概率分布情况,用于增强结构进化能力。最后采用15SP和20SP算例验证该策略的可行性,较文献结果分别降低了435498和42253$/a,由此证明,该策略可有效提高算法的局部搜索精度和全局搜索能力。

摘要：换热网络优化属于混合整数非线性规划问题,具有严重的非凸非线性特征,是过程系统优化的重点和难点。文章介绍了强制进化随机游走算法(RWCE)的基本原理,以有固定投资,计算规模相对较大的H13C7换热网络算例为例,从计算效率和精度等方面综合考虑算法在不同参数设置下对结构进化和连续变量优化进程的影响,提出了对应策略。经证明,参数的组合优化设置有助于提高算法的效能,取得较好的优化结果。

摘要：强制进化随机游走算法(RWCE)同步综合换热网络时,存在个体最优解的进化路径被接受差解打乱而不接受差解又很难跳出局部最优的问题.提出一种采用三层保护策略的RWCE算法,将种群中个体分为三层,底层采用基本RWCE进行优化,以保护个体的全局搜索能力;中层读取底层各个体的历史最优解,并采用带微调功能的RWCE进行优化,以保护各个体最优解的进化路径不被打乱;顶层所有个体以中层最优个体的解为初始点,采用带自动精细搜索功能的RWCE进行优化,以保证最优个体得到充分的搜索;最后将顶层搜索到的结果传递给底层对应个体.实例表明,算法在允许接受差解的同时保护了个体最优解的进化路径,并实现了全局搜索能力与局部搜索能力的兼顾.

摘要：强制进化随机游走算法优化换热网络时,连续变量进化阶段产生年综合费用更低的结构会被整型变量进化操作所破坏,导致连续变量进化后形成的结构未能充分发挥优势,制约了连续变量进化。本文提出保护有效结构的整型/连续变量分离优化策略,将连续变量进化与整型变量进化两个阶段的结构费用分别进行判断,从而保护具有发展潜力的结构,使年综合费用进一步降低。通过算例研究,取得优于文献的结果,并有效提升了算法计算精度,验证了策略的有效性。

摘要：结合城市轨道交通运营关键岗位的工作任务,构建了城市轨道交通运营关键岗位职业适应性的通用指标体系,并据此设计了测试题库,建立了一套较完整的测试体系。介绍了城市轨道交通关键岗位的职业特征及职业适应性,介绍了该指标体系及其构建方法,介绍了测试题库的设计思想,并根据具体的测试案例对该指标体系及题库的有效性进行了分析。结果表明,该测试体系有助于遴选出心理特质更适合相应岗位的候选人,能够防止或者尽可能减少事故的发生。

摘要：强制进化随机游走算法(RWCE)应用于换热网络优化,具有算法流程简洁、结构进化能力强等特点。其中接受差解几率对个体跳出局部最优有重要的影响。本文统计优化后期连续变量和结构变量使得年综合费用下降的次数,分析二者对优化进程的影响,讨论接受差解几率在个体优化进程中所起的作用,提出一种通过判别差解结构与原结构的异同来智能调整接受差解几率的换热网络优化方法。该策略进一步强化个体的结构进化与跳出局部极值的能力,通过算例证明了策略的有效性。

摘要：有分流节点非结构模型(NNM-SS)应用于换热网络优化时,因难以生成合适的分流结构而使优化陷入局部极值.根据NNM-SS的优化特点及网络结构中分流次数对费用的影响,提出结构摄动策略,并将其引入强制进化随机游走算法(RWCE-SS).策略的主要思想为:在优化过程中,以一定的概率随机抽取一个无分流结构的换热器,并在该位置上生成一组新的分流结构以增加网络中的分流次数,通过对结构的摄动实现对算法搜索能力的提升.算例验证表明应用该策略改进的算法可获得更好的优化结果.