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题名带惩罚的逆梯度进化算法应用于换热网络
被引量：4
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作者
邓炜栋
崔国民
陈家星
朱玉双
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机构
上海理工大学新能源科学与工程研究院
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出处
《化工进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期2500-2509,共10页
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基金
上海市科委部分地方院校能力建设计划(16060502600)
国家自然科学基金(51176125)
沪江基金研究基地专项(D14001)项目
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文摘
针对局部邻域搜索方法搜索结果对初始解位置依赖大,难以摆脱局部最优解影响的问题,本文提出了一种带惩罚的逆梯度进化算法。该算法通过给当前位置适应度施加一个仅与在该点处停留时间正相关的惩罚以迫使该个体沿逆梯度方向移动,进而逃离当前局部极值点。同时为了防止出现"回跳"现象,引入禁忌邻域,禁止当前个体重回原先位置。相对于一般启发式算法跳出局部极值点的随机性,该算法通过惩罚实时构造填充函数以逃离当前局部极值点的机制具有一定的确定性因素,提高了算法的搜索效率。将该算法应用于换热网络优化问题上,分别对10SP1和10SP2两个经典算例进行验证,获得了优于已有文献的优化结果,表明该算法具有较强的跳出局部最优解能力。
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关键词
局部邻域搜索
逆梯度
局部极值点
禁忌邻域
换热网络
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Keywords
local neighborhood search
inverse gradient
local optima
tabooed neighborhood
heat exchanger network
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分类号
TK124
[动力工程及工程热物理—工程热物理]
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