PSO用于优化换热网络时对全局搜索能力的研究

• 作者: 周静 崔国民 彭富裕 肖媛
• 来源期刊: 热能动力工程
• 学科: 工学
• 关键词: 换热网络优化 粒子群算法 局部退化 强制跳出
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 热力循环
• 页码范围: 20-26
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.16146/j.cnki.rndlgc.2016.01.003

摘要

将PSO(粒子群算法)应用于优化换热网络时,能够快速找到一个全局搜索的最优区域,但同时也会出现局部极值问题.这些问题是由于全局搜索能力的退化和算法的早熟收敛所致.本研究针对该退化现象的机理进行了深入分析,找到了粒子群算法早熟收敛的本质,提出了一种强制跳出的改进策略,通过激活陷入局部极值的粒子,恢复种群多样性并继续搜索全局最优解.算例证明,改进后的粒子群算法的搜索策略适用于换热网络连续变量优化,应用于文献[16]10SP2算例,得到的年综合费用较文献[14]下降了205$/a;应用于文献[18] 8SP1算例,得到了目前最小的费用30 793 $/a.改进的PSO较标准PSO和文化基因PSO优化后的费用均有所下降.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔国民	上海理工大学能源与动力工程学院	210	882	15.0	17.0
2	彭富裕	上海理工大学能源与动力工程学院	22	107	6.0	9.0
3	周静	上海理工大学能源与动力工程学院	15	63	4.0	7.0
4	肖媛	上海理工大学能源与动力工程学院	27	85	5.0	9.0