基于改进参数的粒子群算法的换热网络优化.pdf

【基于改进参数的粒子群算法的换热网络优化】 换热网络在众多工业生产领域，如石油化工、能源动力和低温工程等，扮演着至关重要的角色。优化换热网络旨在降低生产成本并节约能源，这对于能源密集型产业尤其关键。自20世纪70年代以来，换热网络的综合优化已经成为研究的焦点，各种优化策略层出不穷。 传统的确定性方法在处理换热网络中的连续变量优化时，由于问题的非线性和非凸性质，往往容易陷入局部最优，难以找到全局最优解。因此，研究人员转向了使用进化算法，如粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法，来应对这一挑战。 PSO是一种模拟群体智能行为的全局优化算法，它利用群体中的粒子相互学习和探索搜索空间，寻找最优解。然而，标准的PSO算法具有较强的随机性，并且参数设置对算法性能有很大影响。例如，惯性权重、学习因子等参数的选择直接影响到算法的全局搜索能力和局部搜索精度。 本文针对这一问题，深入分析了PSO算法中各个参数的特点，提出了一种改进的参数配置策略。通过合理调整这些参数，旨在增强算法在处理连续变量优化时的全局收敛性能。具体来说，优化了粒子的惯性权重，以平衡算法的全局探索和局部开发能力，同时调整学习因子，以改善粒子在搜索过程中的学习效率。 为了验证改进后的PSO算法的有效性，文章选取了一个包含4股流体的小规模换热网络作为实例进行计算。优化结果显示，采用改进参数的PSO算法能够在解决换热网络综合优化问题时避免陷入局部最优，提高全局优化性能。 此外，该研究还受到国家自然科学基金和上海市研究生创新基金项目的资助，这进一步证明了其在学术研究领域的价值。第一作者周静是硕士研究生，专注于化工过程系统优化的研究，她的工作为换热网络优化提供了新的视角和解决方案。 基于改进参数的PSO算法为换热网络的优化提供了一种新的工具，它能够更好地应对非线性、非凸优化问题，有助于在实际工业应用中实现更高效、更节能的换热网络设计。这种优化方法对于提升工业生产效率和降低能源消耗具有重大意义。