遗传算法最优同步综合换热网络

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基于蒙特卡罗遗传算法的换热网络优化问题

基于蒙特卡罗遗传算法的换热网络优化问题
张勤;崔国民;关欣
【期刊名称】《石油机械》
【年(卷),期】2007(35)5
【摘要】在换热网络超结构及其数学模型的基础上,提出了换热网络优化的蒙特卡罗遗传混合算法,利用蒙特卡罗方法在解空间进行全局搜索,得到最佳换热匹配,由此引入遗传算法对网络优化问题中的连续性变量进一步优化,降低换热网络年综合费用.实例表明,应用蒙特卡罗遗传混合策略能在保证算法的全局搜索能力的前提下,提高换热网络优化效率,并能使换热匹配更加合理,减少加热器和冷却器的投入,降低网络的综合费用.
【总页数】4页(P19-22)
【作者】张勤;崔国民;关欣
【作者单位】上海理工大学热工程研究所;上海理工大学热工程研究所;上海理工大学热工程研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TE9
【相关文献】
1.能量系统广义换热网络优化的蒙特卡罗SCDD法 [J], 姜慧;崔国民;倪锦
2.蒙特卡罗技术在换热网络工程成本预测中的应用 [J], 刘敏珊;王志彬;董其伍;靳遵龙
3.基于蒙特卡罗微分算法优化大规模换热网络 [J], 方大俊;崔国民;许海珠;彭富裕
4.基于蒙特卡罗法与梯度法解非线性优化问题的研究 [J], 薛美芬;陈奕榕;陈省江
5.基于蒙特卡罗法与梯度法解非线性优化问题的研究 [J], 薛美芬;陈奕榕;陈省江;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

电力系统中的智能优化算法使用方法

电力系统中的智能优化算法使用方法随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，智能优化算法在电力系统中的应用越来越受到关注和重视。

智能优化算法可以帮助电力系统运行者提高系统的稳定性、经济性和可靠性，同时减少能耗和环境影响。

本文将介绍电力系统中几种常见的智能优化算法的使用方法，并对其优缺点进行分析。

首先，遗传算法是一种经典的智能优化算法，在电力系统中得到了广泛的应用。

遗传算法通过模拟生物进化的方式，通过选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。

在电力系统中，遗传算法可以用于优化电网的布局、调度和容量配置等问题。

具体使用方法包括：根据问题的特点设计适应度函数、编码优化变量、确定其他参数等。

遗传算法的优点是能够全局优化，但由于算法本身的复杂性，计算量较大。

其次，粒子群优化算法是另一种常见的智能优化算法。

粒子群优化算法模拟了鸟群寻找食物的行为，在搜索空间中不断调整自身的位置和速度，最终找到最优解。

在电力系统中，粒子群优化算法可以用于优化电力负荷的供需平衡、发电机的出力分配等问题。

具体使用方法包括：设置适应度函数、初始化粒子群的位置和速度、更新粒子的位置和速度等。

粒子群优化算法的优点是收敛速度快，但对于高维问题的处理能力有限。

再次，模拟退火算法也是一种常见的智能优化算法。

模拟退火算法通过模拟固体物体冷却过程中的原子热运动，来寻找最优解。

在电力系统中，模拟退火算法可以用于优化电力系统的调度问题、电网重构问题等。

具体使用方法包括：定义能量函数、设置初始温度和终止温度、确定温度下的状态转移规则等。

模拟退火算法的优点是能够避免陷入局部最优解，但需要调节好各项参数。

最后，蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索过程中释放信息素和挥发信息素的行为，来寻找最优解。

在电力系统中，蚁群算法可以用于优化电力系统的输电线路规划、电网的服务质量优化等问题。

具体使用方法包括：初始化蚁群和信息素、设置各项参数、更新信息素等。

化工过程分析与综合习题答案

T
T
H
纯组分 4-4 什么是过程系统的夹点？过程系统中传热温差最小的地方或热通量为 0 的地方。 4-5 如何准确的确定过程的夹点位置？混合物
H
有两种方法： 1.采用单一的△Tmin 确定夹点位置。 (1)收集过程系统中冷热物流数据。并得到 QH,min 及 QC,min。 (2)选择一△Tmin 用问题表格法确定夹点位置， (3)修正△Tmin，直至 QH,min 及 QC,min 与现有的冷、热公用工程负荷相符，则得到该过程系统夹点的位置。 2．采用现场过程中各物流间匹配换热的实际传热温差进行计算。 (1)按现场数据推算各冷、热物流对传热温差的贡献值。 (2)确定各物流的虚拟温度。因为在计算中采 (3)按问题表格法进行夹点计算，注意△Tmin 为 0，用虚拟温度，已经考虑了各物流间的传热温差值。 4-6 如何合理的设计过程的夹点位置？设计合理的夹点位置，可以改进各物流间匹配换热的传热温差以及优化物流工艺参数，得到合理的过程系统中热流量沿温度的分布，从而减小公用工程负荷，达到节能的目的。确定各物流适宜的传热温差贡献值，从而改善夹点。具有一个热阱（或热源）和多个热源（或热阱），满足： i— 第 i 台换热器。多个热源与多个热阱匹配换热：
3-1
8 6 5 1 3 4 7 2 16 15 17
13 11 12
14
10
9
3-2 2 4 5 12
1 11 6 7
3
8
9
10 3-3 1.单元串搜索法（1）1,2,3,4,3---合并 3,4---1,2，（3,4）
（2）1,2，（3,4），6,5,2---合并 2,3,4,5,6---1，（2，（3）1，（2，

群智优化算法同步综合换热网络

群智优化算法同步综合换热网络
夏涛;贾涛;程杰
【期刊名称】《北京化工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(036)001
【摘要】提出了一种同步综合换热网络的群智优化方法.采用超结构建立换热网络模型,以不同的换热网络结构为演化个体,个体的各维分别表示各换热器的换热量,以最小总费用为优化目标,同步考虑投资和运行费用,采用遗传算法优化网络结构、粒子群算法优化换热量.避免了传统方法的复杂计算,解决了各换热器的换热量受到换热条件约束并相互制约等设计的难题,提高了设计的速度和设计的智能性.仿真研究验证了方法的有效性.
【总页数】5页(P97-101)
【作者】夏涛;贾涛;程杰
【作者单位】北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029;北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029;北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029【正文语种】中文
【中图分类】TQ021.8
【相关文献】
1.基于AEA和PSO的双层同步换热网络综合方法研究 [J], 刘凯;杜红彬;金宇辉;蒋达;李绍军
2.基于局部搜索策略的混合算法同步综合换热网络 [J], 张春伟;崔国民;陈上
3.换热网络多目标综合优化算法研究进展 [J], 吕俊锋;肖武;王开锋;李中华;贺高红
4.基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合 [J], 陈帅;罗娜
5.一种适用换热网络同步综合的改进混沌蚁群算法 [J], 张春伟;崔国民;陈上
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使用超级计算技术进行遗传算法优化的技巧

使用超级计算技术进行遗传算法优化的技巧遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来搜索问题的最优解。

但是，随着问题规模和复杂度的增加，传统的计算资源往往难以满足遗传算法的需求。

为此，使用超级计算技术来进行遗传算法优化成为了可行的选择。

超级计算技术是一种高性能计算技术，利用多个计算节点和并行计算的能力来实现大规模问题的求解。

以下是使用超级计算技术进行遗传算法优化的几个关键技巧。

1. 并行计算：超级计算机通常具有大量的计算节点，可以同时执行多个任务。

利用并行计算的能力，可以将遗传算法的搜索空间划分为多个子空间，然后分配给不同的计算节点进行计算。

每个节点独立地执行遗传操作，通过彼此之间的通信和数据交换来共同搜索全局最优解。

2. 变异策略：超级计算技术可以加速遗传算法的迭代进程，因此可以尝试使用更加激进的变异策略。

通过增加变异概率或者引入更多的变异操作，可以增加搜索空间的多样性，从而提高算法的全局搜索能力。

然而，变异策略的选择仍需谨慎，过度的变异可能会导致算法陷入局部最优解。

3. 精英保留策略：在遗传算法的迭代过程中，保留一部分最优个体，称为精英个体，有助于保持种群的多样性和稳定性。

采用超级计算技术后，可以增加精英个体的数量，以确保更多的优秀解被保留下来。

这样一来，算法将更快地收敛到全局最优解。

4. 自适应参数调整：遗传算法中的参数选择对算法性能有很大影响。

而随着问题规模的增加，传统的单机遗传算法很难确定最佳的参数设置。

使用超级计算技术后，可以采用自适应参数调整技术，根据种群的演化状况动态地调整遗传算法的参数。

这样一来，算法将更好地适应复杂问题的求解。

5. 多目标优化：超级计算技术的高性能计算能力为多目标优化提供了可能。

在超级计算机上，可以同时运行多个遗传算法，针对不同的目标函数进行优化。

通过多个遗传算法之间的协同和交互，可以求解多目标优化问题的帕累托前沿解。

基于蒙特卡罗遗传算法的换热网络优化问题

，
取ｍｘ（，Ⅳ ）ａ，这样不同流股间的最＝ＮＮＫＮｕｃ。对于图１所示的无分流换热网络
证算法的效率和全局搜索质量。笔者针对换热网络综合问题全局最优解难以获
得的现状，引入了蒙特卡罗方法，提高算法的全局
度的使用，该方法无法得到换热网络优化问题的全
匹配顺序和换热器的参数，使每股流体达到它的目标温度，且换热网络的年综合费用最小。换热网络的匹配顺序可用整数子集Ｘ＝｛，，… ，｝的排列来表示，其中Ｚ是换热网络中 Ⅳ 个热物流和 Ⅳ 个冷物流的最多匹配数。元素表示第ｉ个
．
换热网络综合蒙特卡罗遗传算法
１．蒙特卡罗方法
蒙特卡罗方法属于随机性方法，具有全局搜索
图１无分流换热网络超结构
能力大而不会陷入局部最优值的优点。本文中蒙特卡罗遗传算法的思想是通过蒙特卡罗方法得到最佳
换热网络匹配顺序，然后使用遗传算法对连续性变量（热器面积和分流流量）进行优化，以此得换到最佳匹配顺序下的最佳换热面积与分流流量组合，这样降低了蒙特卡罗计算所需时间，并发挥遗传算法优化效率高的特点，兼顾换热网络优化的质量和效率。（）换热器台数限制换热设备数目对换热１网络成本和控制性能均有重要意义，因此在换热网络中应避免回路产生和存在。换热设备最小单元数

基于遗传算法改进的BP神经网络加热炉控制系统参数优化

基于遗传算法改进的BP神经网络加热炉控制系统参数优化本文采用遗传算法改进BP神经网络实现了加热炉控制参数的优化，进一步提高了加热炉的热控制精度和稳定性。

论文的第一部分介绍了加热炉控制系统的基本原理和目标：实现对炉内温度的控制，以达到最佳的生产效果。

同时，本文介绍了BP神经网络的基本原理和遗传算法的基本思路，以此作为后续实验的理论基础。

在第二部分中，本文详细介绍了实现算法的过程。

首先，我们建立了一个基础的BP神经网络模型，并对其进行了训练和优化。

通过数据的反复测试和实验，我们发现这个模型的预测精度和稳定性存在一定的问题，因此需要进一步优化。

接下来，本文采用遗传算法来对BP神经网络的参数进行调节。

我们将网络的参数抽象成“染色体”的形式，通过不断地迭代、进化和选择，找到最优的参数组合。

在实验中，我们设定了适应度函数、交叉概率、变异概率等参数，以获得最佳的实验结果。

最终，通过遗传算法的改进，BP神经网络的预测精度和稳定性得到了大幅提升。

论文的第三部分展示了实验的结果和分析。

我们将实验数据以图表的形式展示，并结合。

图表分析，对实验结果进行了详细的解释和说明。

通过统计分析和对比，我们发现：经过遗传算法的改进，BP神经网络的热控制精度和稳定性得到了显著的提升，其中最高的精度提升达到了50%以上。

这表明，该方法可以在实际应用中发挥出良好的效果，并对提高加热炉的生产效率和控制质量有着积极的推动作用。

最后，在结论部分，本文对实验结果做了总结和讨论，并对未来工作的方向提出了展望。

我们相信，该方法在未来的应用中仍有很大的潜力和挑战，期待更多的研究者投入到这个领域来，一起推动控制技术的发展和进步。

遗传算法的基本原理和求解步骤

遗传算法的基本原理和求解步骤遗传算法呀，就像是一场生物进化的模拟游戏呢。

它的基本原理其实是从生物遗传学那里得到灵感的哦。

我们把要解决的问题看作是一个生物种群生存的环境。

在这个算法里，每个可能的解就像是种群里的一个个体。

这些个体都有自己独特的“基因”，这个“基因”就代表了解的一些特征或者参数啦。

比如说，如果我们要找一个函数的最大值，那这个函数的输入值可能就是个体的“基因”。

然后呢，遗传算法会根据一定的规则来判断这些个体的“好坏”，就像大自然里判断生物适不适合生存一样。

这个“好坏”是通过一个适应度函数来衡量的，适应度高的个体就像是强壮的生物，更有机会生存和繁衍后代呢。

那它的求解步骤可有趣啦。

第一步是初始化种群。

就像是在一个新的星球上创造出一群各种各样的小生物。

我们随机生成一些个体，这些个体的“基因”都是随机设定的。

接下来就是计算适应度啦。

这就像是给每个小生物做个健康检查，看看它们有多适合这个环境。

然后是选择操作。

这就好比是大自然的优胜劣汰，适应度高的个体就有更大的机会被选中，就像强壮的动物更有可能找到伴侣繁衍后代一样。

再之后就是交叉操作啦。

选中的个体之间会交换一部分“基因”，就像生物繁殖的时候基因的混合，这样就可能产生出更优秀的后代呢。

最后还有变异操作。

偶尔呢，某个个体的“基因”会发生一点小变化，就像生物突然发生了基因突变。

这个变异可能会产生出一个超级厉害的个体，也可能是个不咋地的个体，不过这也给整个种群带来了新的可能性。

通过这样一轮一轮的操作，种群里的个体就会越来越适应环境，也就是我们要找的解会越来越接近最优解啦。

遗传算法就像是一个充满惊喜和探索的旅程，在这个旅程里，我们让这些“数字生物”不断进化，直到找到我们满意的答案呢。

遗传算法在供热系统优化与热源选择中的应用研究进展与实践经验分享

遗传算法在供热系统优化与热源选择中的应用研究进展与实践经验分享随着城市化进程的不断加快，供热系统的优化与热源选择成为了一个重要的问题。

如何在保证供热系统高效运行的同时，降低能源消耗和环境污染，一直是研究者们关注的焦点。

近年来，遗传算法作为一种优化方法，在供热系统优化与热源选择中得到了广泛应用，并取得了一定的研究进展与实践经验。

首先，遗传算法在供热系统优化中的应用研究进展不断取得突破。

供热系统的优化问题是一个复杂的多目标优化问题，涉及到多个参数的调整和决策。

传统的优化方法往往只能得到局部最优解，无法满足实际应用的需求。

而遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，能够全局搜索解空间，从而找到更优的解。

研究者们通过引入适应度函数、交叉概率和变异概率等参数，不断改进遗传算法的性能，提高优化效果。

同时，结合供热系统的特点，设计了相应的编码方式和评价指标，使得遗传算法能够更好地适应供热系统的优化需求。

其次，遗传算法在热源选择中的应用也取得了一定的成果。

热源选择是供热系统建设中的重要环节，直接关系到系统的能效和经济性。

传统的热源选择方法主要基于经验和规则，缺乏科学性和系统性。

而遗传算法通过建立数学模型，将热源选择问题转化为一个优化问题，从而能够得到更合理的热源选择方案。

研究者们通过引入不同的约束条件和目标函数，考虑了供热系统的运行特点、能源消耗和环境影响等因素，为热源选择提供了科学的决策支持。

同时，结合实际案例，进行了大量的仿真实验和实地验证，验证了遗传算法在热源选择中的可行性和有效性。

最后，基于以上研究进展与实践经验，我们总结了一些遗传算法在供热系统优化与热源选择中的应用经验。

首先，选择合适的适应度函数和评价指标是关键。

适应度函数能够反映系统的优化目标，评价指标能够量化系统的性能。

其次，合理设置遗传算法的参数是重要的。

交叉概率和变异概率的设置能够影响算法的搜索能力和收敛速度。

最后，进行多次实验和验证是必要的。

模式搜索法实现换热网络同步最优综合

模式搜索法实现换热网络同步最优综合
郭春雨;崔国民
【期刊名称】《上海理工大学学报》
【年(卷),期】2010(032)001
【摘要】在Grossmann换热网络分级超结构的基础上,建立了用于描述换热网络的无分流两级分级超结构模型,通过对换热网络设计的3个目标(换热设备单元数、换热面积、公用工程)进行同步考虑,将模式搜索法应用到换热网络的最优综合中,建立了求解换热网络最优综合问题的数学模型.计算结果表明,模式搜索算法不可行解的剔除策略能明显提高换热网络优化的质量和效率.
【总页数】5页(P31-35)
【作者】郭春雨;崔国民
【作者单位】上海理工大学,能源与动力工程学院,上海,200093;上海理工大学,能源与动力工程学院,上海,200093
【正文语种】中文
【中图分类】TK124
【相关文献】
1.粒子群算法最优同步综合换热网络 [J], 严丽娣;霍兆义;尹洪超
2.基于群体智能算法的换热网络同步最优综合 [J], 霍兆义;赵亮;尹洪超;孙文策
3.遗传算法最优同步综合换热网络 [J], 王克峰;尹洪超
4.换热网络非等温混合多目标同步最优综合 [J], 尹洪超;王晓云
5.实现模式搜索法快速收敛和全域最优解的方法 [J], 吴贤华
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遗传算法在人工智能中的优化问题解决策略

遗传算法在人工智能中的优化问题解决策略人工智能领域中的优化问题一直是研究的重点之一。

为了解决这些复杂的问题，研究者们提出了各种各样的优化算法。

其中，遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，被广泛应用于人工智能领域。

遗传算法的独特性质使其在解决优化问题方面显示出了很大的潜力。

遗传算法的基本原理是通过模拟自然界中的遗传和进化机制来解决问题。

在遗传算法中，问题的解被编码为一个个体的染色体，其基因表示问题的解空间。

遗传算法通过对这些个体进行遗传操作，如选择、交叉和变异，来搜索问题的最优解。

通过迭代和进化过程，遗传算法不断优化当前种群中的个体，并逐渐趋向全局最优解。

相较于传统的优化算法，遗传算法具有以下几个优势：首先，遗传算法能够处理复杂的优化问题。

由于优化问题的解空间通常非常庞大，传统的优化算法在搜索难度较大的优化问题时表现欠佳。

而遗传算法采用多个个体并行搜索的方式，能够更好地发现问题的全局最优解。

其次，遗传算法不容易陷入局部最优解。

传统优化算法常常会受到初始解的影响，导致搜索陷入局部最优解无法跳出。

而遗传算法通过引入随机性和多样性，可以同时搜索多个解，从而避免陷入局部最优解。

此外，遗传算法对问题的描述和处理能力非常强。

通过合理的编码方式和适应度函数的设计，可以将各种类型的问题映射到染色体上，并对其进行搜索和优化。

这种通用性使得遗传算法在不同领域的人工智能问题中得到广泛应用。

在实际应用中，遗传算法已经成功解决了许多人工智能领域的优化问题。

例如，在机器学习中，遗传算法被用于优化神经网络的结构和参数，以提高分类和预测的准确度。

在智能优化中，遗传算法常被应用于求解函数最优化问题，如参数优化、组合优化等。

在计划和调度问题中，遗传算法也能够帮助找到最优的调度方案和路径规划。

然而，遗传算法也存在一些局限性和挑战。

首先，遗传算法的计算成本较高，特别是在解空间较大的情况下，需要大量的计算资源和时间。

其次，遗传算法的结果受到参数设置的影响，需要经过一定的调优才能发挥最佳效果。

遗传算法在集中供热网中的应用

一
代以后解的适应度值没有明显改进时，算法停止。解题步骤如下图所示：
２、遗传算法介绍
２１基本思想．遗传算法是从问题可能潜在解集的一个种群（ｏｕａｉｎ开始ｐｐｌｏ）ｔ的，种群由经过（ｅｅ编码（ｏｉｇ的一定数目的个体（ｄｖｄａ）ｇｎ）ｃｄｎ）ｉｉｉｕ１ｎ组成，每个个体实际上是染色体（ｒｍｏｏ）ｃｏｓｍｅ带有特征的实体。ｈ染色体作为遗传物质的主要载体，它决定了个体形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。代初种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（ｅｅａｉｎｇｎｒｔ）ｏ演化产生出越来越好的近似解。一代的个体都是根据适应度每（ｉｓ）ｆｍｅｓ大小挑选出，利用自然遗传学，与遗传算子（ｅｅｉｇｎｔＣｏｅａｏｓ行组合交叉（ｒｓｖｒ和变异（ｔｔｎ，生出代表ｐｒｔｎ）ｉ进ｃｏｓｅ）ｏｍｕａｉ）产ｏ新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应与环境，代种群中的最优个体经过解码末３、集中供热网流量分配的解决方案（ｅｏｉｇ，ｄｃｄｎ）便可以作为问题近似解。遗传算法能够借助搜索机制的随机性，搜索问题域的全局最优２解题步骤．２解。对集中供热网中热用户冷热不均的问题，文的解决思路为，针本在设计遗传算法时，常按下列的基本步骤进行：通将供热网冷热不均这一问题抽象成一个函数优化问题，用遗传算应（）１定义一个目标函数，函数值表示可行解的适应性。（）２候选解群体在一定的约束条件下初始化，随机产生一个初法通过调节各热力站一次网侧高温水流量实现全网内热量的平均从而使热用户室温保持一致。始种群，其中每一个候选解为一条染色体，一条染色体编码为一一个分配，二进制位串，其上某一特定基因即为每个二进制。参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计这５（）３对候选解群体中的每一条染色体进行译码赋值，在这里译以及控制参数的设计，个基本要素构成了遗传算法的核心内容。３１确定问题的目标函数．码赋值的目的主要是为了便于评价。（）１参数编码：参数编码也就是染色体的表示。传算法不能直遗（）据自然遗传学优胜劣汰机制，４根适应度差的染色体将被淘因此为了便于评价，须先通过编码将遗必汰掉，然后再根据剩余的染色体适应度好坏以相应概率进行随机选接处理解空间的解数据，在这里，我们采用的是二进制编码。择，即适应度越大的个体，被选择的可能性就越大，的下一代个数传因子表示成基因型串结构，它（）制参数设定：２控遗传算法中需要确定的参数主要有以上提也就越多。种群大小、最大演化代数、交又概率、异概变（）５对这些随机选择出的染色体按一定的交叉概率进行基因交到的二进制串的串长、这些参数对遗传算法的性能影响非常大。中，其串长取决于问换，交换位置随机选取；或对染色体按一定的变异概率进行基因变率等，题解的精度，度要求越高，精串长越长，也就是染色体的长度越长，异。这便完成了对染色体进行交叉、异等遗传操作。变计算量也就越大；种群规模则影响遗传算法的有效性，规模（）６经过上述的交叉、变异等遗传操作，发现最优解则算法停相应地，若会导致过早收敛到局部最优解，规模太大则增加计算量，影响止。在这里，为避免算法持续进行下去终无最优解，我们经常预先规太小，最大演化代数是在实际应用中根据实验计算出的取值；定一个最大的演化代数，一旦到达该迭代次数或者算法在连续多少收敛时间；

集中供热网的可及性分析

集中供热网的可及性分析Accessibility analysis of district heating networks提要针对集中供热网，尤其是多热源环形网提出了可及性分析的概念，建立了相应的数学模型并探讨了用混合遗传算法求解的方法。

通过所编制的相应软件对国内几个大型集中供热网的分析研究结果表明，在环形网上合理地装配和调节阀门，有利于改善系统的工况，充分利用管网的输送能力，提高运行的经济性。

给出一个具体的算例。

关键词：集中供热网络可及性遗传算法AbstractPresents the concept of accessibility analysis for heating networks especially for the multi-heat sources and multi-loops system， describes a mathematical model for the analysis and its solution based on a mixed generic algorithm. With a software developed in the basis of the algorithm such analyses of several large heating networks reveals that proper installation and regulation of valves in the pipework is conducive to improvement of the operation conditions and utilization of the deliverability. Gives an example of using the procedure.Keywords：district heating， network， accessibility， generic algorithm1 引言集中供热与传统的分散供热相比，具有减少环境污染、节约能源等优点。

基于蚁群优化的遗传算法在集中供热系统中的应用与仿真

基于蚁群优化的遗传算法在集中供热系统中的应用与仿真【摘要】集中供热系统换热站采用质与量并调时，针对解耦后的质通道和量通道，将遗传算法应用到两个独立的控制回路中。

对于遗传算法中存在的冗余迭代，求解率低等问题，将蚁群算法对其进行优化，从而克服了两种算法的缺点，形成优势互补，将优化后的算法用于控制回路中的PID参数整定，并进行仿真实验，MATLAB仿真结果表明经蚁群算法优化后的遗传算法无论在时间上还是求解效率上都有显著提高。

【关键词】换热站;遗传算法;蚁群算法;PID引言近年来，为了节约能源，提高供热质量，改变换热站的调节方式得到了越来越多的关注。

相对质调节方式，质与量并调更能提高效果。

质与量并调是指在集中供热系统中同时采用质调节和量调节，从而改变系统的温度和流量。

质调通道是以一次网供水阀门开度作为控制量，二次网供水温度作为被控量，量调通道是以二次网循环水泵变频器输出频率作为控制量，二次网循环水流量作为被控量。

本文针对解耦后的质通道与量通道两个单独的控制回路，将基于蚁群优化的遗传算法应用到传统PID控制器中，对其参数进行优化整定，提高控制效果。

1.换热站工作原理集中供热系统由热源、热网和热用户组成。

针对集中供热系统供热不稳定的现象，我们采用质与量并调的方式对换热站进行控制，质调通道是以一次网供水阀门开度作为控制量，二次网供水温度作为被控量。

量调通道是以二次网循环水泵变频器输出频率作为控制量，二次网循环水流量作为被控量。

换热站的质通道和量通道分别用二阶滞后环节和一阶滞后环节来描述[1]。

质调节通道的模型具体表达式为：（1）量调节通道的模型具体表达式为：（2）控制过程中，质通道以二次网供水温度的实际值与设定值之间的误差作为调节参数，调节一次网的调节阀来控制一次网的供水流量，即以二次网的供水温度作为被控制量，使二次网的供水温度保持在设定值不变。

量通道以二次网回水温度的实际值与设定值之间的误差作为调节参数，调节二次网循环水泵转速，即以二次网循环水流量为被控制量，使二次网的回水温度保持在设定值不变。

基于多重群体遗传算法的换热网络同步综合

多重群体遗传算法进行网络优化综合，高优化过程的稳定性，提该方法将换热网络结构信息转化为种群和繁殖群体中个体的染色体信息，选择繁殖种群中优秀个体进入种群淘汰较差个体，现种群的逐步新陈代谢。利用多重实
群体遗传算法对实际换热网络问题进行了优化。结果表明：多重群体遗传算法能有效提高换热网络优化的稳定性和鲁棒性，在优化变量和非凸性增加时，能获得综合性能良好的换热网络结构。关键词：多重群体遗传算法；换热网络；超结构；繁殖群体
张勤，崔国民关欣
２０９００３）（上海理工大学热工程研究所，上海
摘要：通过对ＹＥ换热网络分级超结构的分析和改进，Ｅ建立了包含更多可行结构的换热网络超结构及其数学模型，扩大了网络结构的搜索范围。针对普通遗传算法和其他优化算法无法保证换热网络综合质量和效率的缺点，合结
ＡｂｔａｔＨｅｔｅｃａｇｒｎｔｏｋｓｐｒｔｃｕｅａｄｍａｅｔｄｌｗｔｒｒｃｉａｔｃｕｅｗｅｅｓｔｕｓｒｃ：ａｘｈｎｅｅｗｒｕｅｓｕｔｒｔｍａｉｍｏｅｉｍｏｅｐａｔｌｓｒｔｒｒｅｐｒｎｈｃｈｃｕ
ｔｅｐｐｌｔｎｔｌｎｔｅｂｄｉｄｖｄａ，ｇａｕｌｔｏｉｏｅｐｐｌｔｎｗａｅｉｅ．Ａｐａｔａｅｔｈｏｕａｉｏｅｉａｅｔａｉｉｕｏｍｉｈｎｌｒｄａｌｍｅａｌｍｆｔｏｕａｉｓｒａｚｄｙｂｓｈｏｌｒｃｉｌｈａｃｅｃａｇｒｎｔｒｙｔｅｉｐｏｌｍｓｓｌｅｔｌ — ｏｐｇｎｔｇｒｔｍ．Ｔｅｒｓｌｓｏｈｔｔｉｔｘｈｅｅｗｏｋｓｎｈｓｓｒｂｅｗａｏｖｄｗｉｍｕｔｇｕｅｅｉａｏｈｎｈｉｒｃｌｉｈｅｕｔｈｗｓｔａａｌｙｓｂｉ

换热网络的综合、优化

方法一,全过程采用单一的温差方法一,全过程采用单一的温差(Heat Recovery Approach Temperature) 方法二,实际过程系统中冷热物流间匹配的换热温差,此时传热温差各不相同. 方法二,实际过程系统中冷热物流间匹配的换热温差,此时传热温差各不相同. 可用虚拟温度计算. 可用虚拟温度计算.
换热网络的综合,优化
上海理工大学关欣
研究换热网络综合,优化的意义
换热器网络是石油化工,能源动力,低温工程等领域广泛应用的工艺环节,其设计的合理性和高效性直接关系到工业系统的整体性能.而换热器网络的综合和优化即是要充分利用工艺物流的能量,尽量减少公用设施费用,使系统总投资费用最小.实践表明,通过对已有换热器网络的优化和改造以及对新型换热器网络的综合和优化,都可以显著地提高能量利用效率,达到节能高效的目的,且产生的经济效益是十分可观的.例如,ICI公司应用窄点法对已有换热器网络进行优化和调整以后,不但节省了设备投资, 而且仅燃料费用一项每年就节约120万美元,获得了相当可观的效果[1];我国在这方面的成功经验也很多,例如, 清华大学化工系统工程教研室在上世纪八十年代,通过对炼厂原油预热网络的优化改造,使得加热炉负荷降低40%, 年经济效益达140万元[2].因此,近几十年来,换热器网络的综合和优化技术得到了迅速的发展,并且已经成为过程系统综合的一个重要分支.
国内,针对换热器网络综合与优化的研究基本集中于高校内的研究工作.大连理工大学姚平经教授在窄点技术法和数学规划法方面取得一定早期成果[13,14], 并针对其不足之处提出和发展了先进的网络优化方法,例如,建立了三温差 MILP转运模型及其设计方法[15,16]等;华南理工大学华贲教授将人工智能和数学规划[17]有机地结合起来应用于换热器网络的优化,建立了大规模网络的超结构模型[18],且充分考虑了换热器网络弹性设计问题[19];清华大学肖云汉教授,朱明善教授和王补宣教授在国内很早提出换热器网络综合和优化的重要性, 在该方面也作了大量有意义的研究[20,21]. 但总的看来,无论是窄点技术法还是数学规划法,到目前为止大都还是一种多目标分步优化方法,很难一次得到网络的整体最优解.因而有必要对换热器网络的综合与优化做进一步的研究.

基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真

基于神经网络和遗传算法在换热站控制中的研究与仿真
随着社会经济的发展，城市换热站的建设越来越普遍，而如何进行控制成为一个关键问题。

近年来，基于神经网络和遗传算法的控制方法备受研究者关注，并在未来某些情况下将能成为一种重要的控制手段。

神经网络是一种模仿生物神经系统的信息处理方式的数学模型，它由大量的互相连接的神经元组成。

基于神经网络的控制方法，便是在网络的训练过程中，使用大量的数据输入，通过神经元与神经元之间的连接和神经元之间的权重的调整，得到一个较好的控制方案。

而遗传算法则是基于生物进化理论而设计的一种优化算法。

它的工作原理是通过对问题空间的搜索和优化，找到目标问题的最优解。

通过适应度函数来对不同解进行评估，选出优先的解，通过不断的遗传变异，逐步迭代得到最优解。

基于神经网络和遗传算法相结合的换热站控制方法，其工作流程大致如下：首先，通过传感器获取进出水温度、流量、压力等参数的实时数据，再根据当前的数据及历史数据输入神经网络，得到一个输出结果；以此结果作为初步控制方案。

接下来，将初步控制方案作为种群，通过遗传算法进行交叉和变异，得到一批新的控制方案；并根据设定的适应度函数，对新的控制方案进行评估和选择。

如此循环迭代，直至得到最优方案。

市场数据表明，该控制方法在省电化意义上将持续发挥其优势，而在财务成本上也有所降低，具有极大的市场前景。

同时，如
要提高换热站的稳定性，减小在运行过程中出现的长时间波动，该控制方法的思想值得所有工程师的借鉴，激起研究者思考的空间很大。

综上所述，基于神经网络和遗传算法的控制方法具有巨大的优势和市场前景，并将在未来为城市换热站的稳定运行和高效控制上发挥关键作用。

如何使用遗传算法解决多目标优化问题

如何使用遗传算法解决多目标优化问题在现实生活中，我们常常面临着需要在多个目标之间找到最佳平衡点的问题。

例如，在设计一辆汽车时，我们需要考虑车辆的燃油效率、安全性、舒适度等多个因素。

这种多目标优化问题在许多领域都存在，如工程设计、金融投资、机器学习等。

而遗传算法作为一种优化算法，可以帮助我们有效地解决这类问题。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

它基于达尔文的进化论，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化目标函数的取值。

在解决多目标优化问题时，遗传算法可以通过引入适应度函数的概念，将多个目标转化为一个综合目标，从而找到最佳的解。

首先，我们需要定义一个适应度函数来评估每个个体的优劣程度。

在多目标优化问题中，适应度函数需要考虑多个目标之间的权衡关系。

一种常用的方法是使用加权和方法，将每个目标的重要程度进行加权求和，得到一个综合目标值。

例如，在设计一辆汽车时，我们可以将燃油效率的重要程度设置为0.5，安全性的重要程度设置为0.3，舒适度的重要程度设置为0.2，然后分别乘以对应目标的取值，再求和得到一个综合目标值。

接下来，我们需要选择合适的遗传操作来优化个体的基因组合。

在遗传算法中，交叉和变异是两个核心操作。

交叉操作可以将两个个体的基因组合并生成新的个体，而变异操作可以在一个个体的基因组中引入随机变化。

在多目标优化问题中，我们可以通过交叉和变异操作来探索解空间，寻找更优的解。

此外，为了保持种群的多样性，我们还需要引入一种选择机制，使得较优的个体有更高的概率被选择。

在多目标优化问题中，常用的选择机制是非支配排序算法。

该算法通过将个体按照其在多个目标上的优劣程度进行排序，将较优的个体保留下来，同时保持种群的多样性。

最后，我们需要设置合适的终止条件来结束算法的运行。

在多目标优化问题中，由于存在多个目标，我们通常无法找到一个绝对最优解。

因此，我们可以通过设置最大迭代次数、达到一定适应度阈值或种群收敛等条件来终止算法的运行。

热能系统分析与最优综合5-1遗传算法

3.3 群体大小(Population Size)
在群体中个体的数量称为群体的大小。
3.4 基因(Gene)
基因是串中的元素，基因用于表示个体的特征。例如：串S＝1011，则其中的1，0，1，1这4个元素分别称为基因。它们的值称为等位基因(Alletes)。
3.5 基因位置(Gene Position)
考虑对于一群长度为L的二进制编码
bi（i＝1，2，…，n）；有 bi∈{0,1}L 给定目标函数f，有f(bi)，并且 0<f(bi)<∞ 同时 f(bi)≠f(bi+1) 求满足下式 max{f(bi)|bi∈{0,1}L}的bi。
显然，遗传算法是一种最优化方法，它通过进
化和遗传机理，从给出的原始解群中，不断进化
2.遗传算法的基本思想
遗传算法的基本思想是基于 ✓Darwin进化论 ✓Mendel遗传学说
2.1 Darwin进化论
Darwin进化论最重要的是适者生存原理。它认为每一物种群体在发展中越来越适应环境。物种每个个体的基本特征由后代所继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。在环境变化时，只有那些能适应环境的个体特征方能保留下来。
一个基因在串中的位置称为基因位置，有时也简称基因位。基因位置由串的左向右计算例如：在串S＝1101中，0的基因位置是3。基因位置对应于遗传学中的地点(Locus)。
3.6 基因特征值(Gene Feature)
在用串表示整数时，基因的特征值与二进制数的权一致；例如在串S=1011中，基因位置3中的1，它的基因特征值为2；基因位置1中的1，它的基因特征值为8。
3.10 适应度(Fitness)
表示某一个体对于环境的适应程度。

基于面积再分配和遗传算法的换热网络改造

CHEMICAL INDUSTRY AND ENGINEERING PROGRESS 2017年第36卷第8期·2830·化工进展基于面积再分配和遗传算法的换热网络改造蒋宁，俞杭生，韩文巧（浙江工业大学化工机械设计研究所，浙江杭州 310014）摘要：在过程工业中，现存的许多换热网络由于结构和工艺的不合理，存在较大的能量回收潜力，使得许多换热网络有改造的需要。

本文结合了分级超结构模型和换热器再分配策略，并对现有换热器再分配策略做了进一步改进，充分利用现有换热器，而当再利用现有换热器时，对比新增面积费用和新增换热器费用的大小，选择较小的方案，使相同的改造效果下的投资费用最小化。

基于分级超结构模型，建立了换热网络优化改造的MINLP 数学模型，充分考虑改造后节省的公用工程、原有换热器增加面积的投资费用、新增换热器的投资费用；基于遗传算法求解得到优化改造的换热网络。

案例研究表明，改造所得到的换热网络与原换热网络相比，公用工程费用的降幅超过60%，改造收益为1.49×107$/a ；年度总费用为1.290×107$/a ，比相关文献低31.2%和9.2%，公用工程费用也比文献节省了42.4%和17.0%，实现了更优的改造效果。

关键词：换热网络；改造；遗传算法；再分配策略中图分类号：TQ021.8 文献标志码：A 文章编号：1000–6613（2017）08–2830–08 DOI ：10.16085/j.issn.1000-6613.2016-2349Retrofit of heat exchanger network based on exchanger reassignment andgenetic algorithm (GA)JIANG Ning ，YU Hangsheng ，HAN Wenqiao（Institute of Process Equipment and Control Engineering ，Zhejiang University of Technology ，Hangzhou 310014，Zhejiang ，China ）Abstract ：In process industry ，many existing heat exchanger networks have huge energy recovery potential due to the unreasonable network structure. Therefore ，it is necessary to retrofit those heat exchanger networks. This paper combined the exchanger reassignment strategy with the stage-wise superstructure. The exchanger reassignment strategy was improved further to make full use of existing heat exchangers. Meanwhile ，more economic option was chosen by comparing the additional heat transfer area cost and the new heat exchanger cost when an existing heat exchanger was reused ，ensuring a lower investment cost under the same energy-saving. A MINLP (mixed integer nonlinear programming) model to retrofit the heat exchanger network was built based on the stage-wise superstructure. The model considered the tradeoff among the additional heat transfer area cost ，the new heat exchanger cost and the utility saving by retrofit. The retrofit of heat exchanger network was solved by genetic algorithm （GA ）. In a case study ，the utility cost was reduced more than 60% and the retrofitprofit would be 1.49×107$/a. The total annual cost of the retrofit network was 1.290×107$/a ，which was 31.2% and 9.2% lower than the literatures ，respectively. The utility cost was 42.4% and 17.0% lower than the literatures. A better retrofit result was achieved by the method proposed in this work. Key words ：heat exchanger network ；retrofit ；genetic algorithm ；reassignment strategy第一作者及联系人：蒋宁（1977—），女，博士，副教授，主要从事换热网络优化集成的研究。