【摘 要】
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利用遗传算法对换热网络进行求解,由于变量众多,解空间非线性、非连续性等问题,求解速度慢,容易陷入局部最优解。本文将夹点方法和遗传算法相结合,利用夹点方法初步估计出目
【机 构】
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河南省锅炉压力容器安全检测研究院安阳分院,
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利用遗传算法对换热网络进行求解,由于变量众多,解空间非线性、非连续性等问题,求解速度慢,容易陷入局部最优解。本文将夹点方法和遗传算法相结合,利用夹点方法初步估计出目标值和各决策变量,且把换热网络分为两个子网络区域,使遗传算法在解空间上缩小了搜索范围,更能快速有效找到全局最优解。
The genetic algorithm is used to solve the heat exchanger network. Due to the large number of variables, the problem of non-linearity and discontinuity in the solution space, the solution is slow and easy to fall into the local optimal solution. In this paper, the pinch point method and the genetic algorithm are combined. The pinch point method is used to preliminarily estimate the target value and each decision variable, and the heat exchange network is divided into two sub-network regions, so that the genetic algorithm reduces the search range in the solution space Find the global optimal solution quickly and efficiently.
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