一种新型Powell粒子群算法同步综合换热网络

发布时间：2017-10-24 20:19

  本文关键词：一种新型Powell粒子群算法同步综合换热网络

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【摘要】：针对换热网络同步综合方法的不足,本文提出了一种新型Powell粒子群算法,具有传统确定性方法的高精度以及启发式方法的高效率。同时针对群体智能算法优化换热网络问题时存在的不足,提出了云记忆体和个体对立策略,有效地避免算法发生早熟现象,扩大搜索范围。为处理整型变量而提出的两条整型变量优化策略与Powell粒子群算法结合,实现了连续变量与整型变量的同步优化。最后,选取两个经典算例验证算法的性能,均获得了优于文献的结果,表明算法能够找到更优的换热网络结构,是一种处理混合整数非线性问题的有效方法。
【作者单位】： 上海理工大学新能源科学与工程研究所;
【关键词】： 换热网络综合 整型变量优化 Powell法 群体智能
【基金】：国家自然科学基金项目(51176125)
【分类号】：TK172;TP18
【正文快照】： 换热网络综合(heat exchanger networksynthesis,HENS)是过程系统工程的一个重要领域,其目的是发现一个能量回收最大或者年综合费用(包括投资费用和运行费用)最小的换热网络结构,进而提高能量利用率和经济性。换热网络综合问题的复杂性很大程度源于其换热器的组合本质,FURMAN

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1 戴维葆;邹平华;冯明华;董占双;;Boiler combustion optimization based on ANN and PSO-Powell algorithm[J];Journal of Harbin Institute of Technology;2009年02期

2 ;[J];;年期

，

本文编号：1090369