【摘 要】
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TS算法属于现代优化算法 ,是局部领域搜索法的推广 ,常用于求解组合优化问题 .利用TS法搜索过程的有向性和能够跳离局部最优解的特点 ,对其进行了改造 ,以适应求解连续变量化
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TS算法属于现代优化算法 ,是局部领域搜索法的推广 ,常用于求解组合优化问题 .利用TS法搜索过程的有向性和能够跳离局部最优解的特点 ,对其进行了改造 ,以适应求解连续变量化工优化问题 .首先 ,根据化工优化问题变量的特性 ,提出了一种简便的邻域映射方案 ,并改进了迭代过程中自适应因子的下降函数 ;进一步分析对比了禁忌步数、自适应因子和初始解等参数对于优化结果的影响 然后通过算例和换热网络优化问题的求解 ,表明改造后的TS法在求解连续变量化工优化问题中的有效性 ,及其在化工优化领域的发展价值 .
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