【摘 要】
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针对现有随机算法对高维能量集成网络(换热网络)求解困难与易陷入局部最优的问题,提出了一种基于参考点的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的换热网络优化方法。该方法使用特殊的
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(LY18E060010),国家自然科学基金(51206147)
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针对现有随机算法对高维能量集成网络(换热网络)求解困难与易陷入局部最优的问题,提出了一种基于参考点的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的换热网络优化方法。该方法使用特殊的支配关系引入了自适应离散化Pareto前沿与参考点机制,对那些非支配且接近参考点的种群个体进行保留。本文基于非等温混合分流分级超结构模型,以用户最关心的环境影响指数、投资费用、操作费用与改造工程量为改造优化目标,从多个方面、多个层次考虑换热网络改造问题,为用户提供多种可供选择的改造方案。案例研究表明,改造后的换热网络以每年57304USD
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