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