PSO用于优化换热网络时对全局搜索能力的研究

发布时间：2017-08-08 15:16

  本文关键词：PSO用于优化换热网络时对全局搜索能力的研究

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【摘要】：将PSO(粒子群算法)应用于优化换热网络时,能够快速找到一个全局搜索的最优区域,但同时也会出现局部极值问题。这些问题是由于全局搜索能力的退化和算法的早熟收敛所致。本研究针对该退化现象的机理进行了深入分析,找到了粒子群算法早熟收敛的本质,提出了一种强制跳出的改进策略,通过激活陷入局部极值的粒子,恢复种群多样性并继续搜索全局最优解。算例证明,改进后的粒子群算法的搜索策略适用于换热网络连续变量优化,应用于文献[16]10SP2算例,得到的年综合费用较文献[14]下降了205$/a;应用于文献[18]8SP1算例,得到了目前最小的费用30 793$/a。改进的PSO较标准PSO和文化基因PSO优化后的费用均有所下降。
【作者单位】： 上海理工大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 换热网络优化 粒子群算法 局部退化 强制跳出
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51176125) 沪江基金研究基地专项(D14001)
【分类号】：TK172;TP18
【正文快照】： 符号说明C——冷流体c1、c2——粒子群算法学习因子d——向量维度(换热器总个数)GCpi——流股热容流率,k W/KH——热流体p——换热网络自身最优结构Q——换热器换热量,k WT——流体温度,℃γ——取值介于(0,1)的伪随机数v——粒子速度向量下角标i——热流体股数j——冷流体股

【共引文献】

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本文编号：640637