RWCE优化换热网络的不可行解影响分析及强化策略

换热网络优化问题常以外罚函数法处理约束，赋予违反约束的不可行解较大的罚值。强制进化随机游走算法(RWCE)优化换热网络时，其非贪婪搜索机制使不可行解以一定概率被保留，从而改变全局寻优过程。本文首先分析不可行解对优化进程的影响，揭示偏移量较小的不可行解对结构进化的促进作用；然后提出差解概率动态调整策略，合理利用不可行解的正面作用，强化结构进化能力；最后，鉴于上述优化结果中偏移量较小的不可行解居多，提出一种可行化策略，通过分段罚指数和双种群优化技术促使过程中有潜力的不可行解快速返回可行域，并提升优化质量。将结合两条强化策略的改进算法应用于16股流与15股流算例，优化结果较文献最优解分别节省了0.35%、0.48%，表明改进后的算法较原算法全局搜索能力得到了显著提升。     

采用结构保护策略的强制进化随机游走算法优化换热网络

鉴于强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE)在优化换热网络时可能出现有潜力结构被差解代替,提出了一种结构保护策略,增加一个与原种群平行进化的新种群,新种群执行结构保护,个体与原种群一一对应并接收其当前最优解,同时采用一种降维邻域搜索的进化方式,设置个体各维变量更新概率确定搜索维数,充分挖掘个体结构进化潜力,提升了算法的局部搜索能力;原种群则沿用RWCE的主要操作,保留了较强的全局搜索能力。将采用结构保护策略的RWCE算法用于有分流换热网络优化,取得了优于现有文献的结果。     

采用结构保护策略的强制进化随机游走算法优化换热网络

鉴于强制进化随机游走算法（random walk algorithm with compulsive evolution, RWCE）在优化换热网络时可能出现有潜力结构被差解代替,提出了一种结构保护策略,增加一个与原种群平行进化的新种群,新种群执行结构保护,个体与原种群一一对应并接收其当前最优解,同时采用一种降维邻域搜索的进化方式,设置个体各维变量更新概率确定搜索维数,充分挖掘个体结构进化潜力,提升了算法的局部搜索能力;原种群则沿用RWCE的主要操作,保留了较强的全局搜索能力。将采用结构保护策略的RWCE算法用于有分流换热网络优化,取得了优于现有文献的结果。     

基于局部搜索策略的混合算法同步综合换热网络

针对复杂换热网络混合整数非线性问题,提出了一种由混沌蚁群算法、局部搜索策略和结构进化策略组成的混合算法,同步综合换热网络。首先采用混沌蚁群算法初步优化换热网络,蚂蚁个体根据混沌搜索机制遍历整个求解域。随后引入Powell法作为局部搜索策略,加强蚂蚁个体的局部搜索能力。最后结合结构进化策略,限制算法的搜索空间,优化蚂蚁个体表示的换热网络结构,并将优化后的信息反馈。蚂蚁会根据自身、邻居和反馈的信息作进一步搜索,直到算法收敛于全局最优解。通过算例对算法进行验证,结果表明,混沌搜索机制使混合算法具有很好的全局搜索能力;Powell法加强了算法的局部搜索能力,提高了求解精度;结构进化策略能够有效地缩减搜索区间,提高搜索效率。所以混合算法能够很好地兼顾处理连续变量和整型变量,适用于换热网络综合。     

一种基于并行计算的混合算法优化有分流换热网络

换热网络优化是化工过程系统工程领域的研究难点,其数学模型具有高度的非凸、非线性,在使用单一启发式算法优化时,往往具有局限性。研究以换热网络的年综合费用最小为目标,针对强制进化随机游走（RWCE）算法在优化时由于个体间独立进化,导致优化过程中信息缺乏交流的问题,提出将遗传算法（GA）与其混合。混合后的算法在保持前一半优势种群中的个体单独进化的基础上,通过周期性的交叉、变异等操作产生子代来替换掉劣势种群,从而增强了原有算法的整型变量优化能力,并弥补了弱势个体无法更新的不足。为了兼顾算法在大种群下优化有分流换热网络的计算效率,节约时间成本,使用OpenMP系统将混合算法实现了并行化设计。通过三个不同规模的换热网络问题对并行后的混合算法进行验证,结果表明该算法能在有效提升优化质量的前提下相比串行算法大幅缩短计算时间,其中两个算例突破了目前文献最优解。     

基于蒙特卡罗微分算法优化大规模换热网络

在换热网络数学模型及分级超结构基础上,提出蒙特卡罗结合微分进化算法,双层优化换热网络。外层利用蒙特卡罗算法全局范围内搜索最佳的换热网络结构;内层用微分进化算法优化换热器面积;通过设定合理的预期换热器个数,控制Grossmann超结构下产生换热器的个数,不但能提高求解效率,而且可以有效地解决大规模换热网络问题。最后,算例结果表明,基于蒙特卡罗微分算法能保证在全局搜索能力的前提下,混合求解策略能够获得较优的结果。     

基于改进布谷鸟搜索算法的换热网络综合

针对换热网络综合混合整数非线性规划问题,提出布谷鸟搜索算法同步综合换热网络,并针对其不能有效处理换热网络结构进化问题进行改进。引入改进步长控制向量,设置最小热负荷,以一定概率接受差解三种整型变量优化策略,布谷鸟搜索算法能够同时优化整型变量和连续型变量从而实现换热网络最优化;同时改进新鸟巢的建立机制,实现鸟巢自我进化与信息交换的平衡,使算法更具全局搜索性能。通过验证两个基准算例,与文献中采用的遗传算法、模拟退火算法、微分进化等其它算法相比,改进的布谷鸟搜索算法能够获得年综合费用更低的换热网络设计方案。结果表明,改进的布谷鸟搜索算法具有较高的搜索效率和全局收敛精度,能够高效求解中小型甚至大型换热网络问题。     

微分进化算法优化换热网络的性能

通过分析换热网络换热器面积与综合费用之间的关系,证明了连续变量引起的换热网络非线性及非凸等特性,这些特性造成换热网络局部最优解众多。而传统的基于梯度的优化算法受初始点影响很大,容易陷入局部最优解,是换热网络最优化的障碍所在。针对优化换热网络问题难以稳定收敛的角度出发,在换热网络分级超结构模型的基础上,研究了微分进化算法求解换热网络问题的鲁棒性。通过具体的算例,在固定结构下与经典的牛顿法比较,结果表明,该方法优化结果不受初始点影响,具有很好的鲁棒性,并且年综合费用得到进一步降低。用于工业生产过程中,可以稳定有效地节约成本。     

基于多重群体遗传算法的换热网络同步综合

通过对YEE换热网络分级超结构的分析和改进,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,结合多重群体遗传算法进行网络优化综合,提高优化过程的稳定性,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,实现种群的逐步新陈代谢。利用多重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。     

基于Kriging的差分进化算法及其在苯乙烯流程优化中的应用

自适应差分进化算法基于个体生成策略和控制参数自适应,无须人为设置参数,对问题有较好的适应性,但其收敛速度和精度有待提高。将具有较高预测精度的Kriging模型应用于自适应差分进化算法中,建立跟随种群变化的Kriging模型,通过模型极值点与种群最优个体竞争,对种群产生扰动,影响种群进化过程,改善算法的收敛速度和寻优性能。对10个典型测试函数的测试结果表明,该算法较标准和自适应差分进化算法收敛速度加快,收敛精度提高,且具有更好的稳定性。将基于Kriging的差分进化算法应用于苯乙烯装置的流程优化,操作运行费用显著降低。     

采用结构融合策略优化换热网络

利用强制进化随机游走算法优化换热网络至后期时,个体网络结构基本定型,很难再被破坏或改变,潜在进化能力难以发挥作用,无法求解出更优结构。基于此,探究个体进化过程中的结构变化特性,分析后期结构优化的重心所在,提出结构融合策略,将两个个体结构融合到一起,形成新个体,放大原个体结构进化潜力。对新个体进行优化,其结构中所有换热单元互相竞争,引导结构进化潜力发挥作用,保留有益于结构进化的换热单元,淘汰阻碍结构进化的换热单元,生成部分新换热单元,促进个体进化形成更优换热网络结构。最后应用两个算例验证该策略的有效性,取得了可观的优化效果。     

采用结构融合策略优化换热网络

利用强制进化随机游走算法优化换热网络至后期时,个体网络结构基本定型,很难再被破坏或改变,潜在进化能力难以发挥作用,无法求解出更优结构。基于此,探究个体进化过程中的结构变化特性,分析后期结构优化的重心所在,提出结构融合策略,将两个个体结构融合到一起,形成新个体,放大原个体结构进化潜力。对新个体进行优化,其结构中所有换热单元互相竞争,引导结构进化潜力发挥作用,保留有益于结构进化的换热单元,淘汰阻碍结构进化的换热单元,生成部分新换热单元,促进个体进化形成更优换热网络结构。最后应用两个算例验证该策略的有效性,取得了可观的优化效果。     

改进的差分进化算法及在聚丙烯牌号切换优化中的应用

针对差分进化算法早熟问题,提出一种改进差分进化算法,采用动态缩放因子解决优化过程中的变量约束问题,在进化过程中自动地调整控制参数取值以保证变量约束条件;引入聚集度作为参数评估种群分布的密集程度,增加一种新的变异算子在进化过程中根据聚集度情况对部分个体进行后续变异操作,适时调整种群分布,提高种群多样性,增强全局搜索能力。建立了聚丙烯牌号切换优化模型并将改进的差分进化算法应用于牌号切换优化模型的求解,仿真实验结果表明改进的差分进化算法在全局搜索能力和搜索效率两个方面有较大提高。     

带惩罚的逆梯度进化算法应用于换热网络

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。     

应用于换热网络优化的并行双层RWCE算法

换热网络规模越大,其解空间内极值点呈指数性增长,优化时不仅要求算法具有强大的全局寻优能力,局部解空间的高精度搜索也不可或缺。鉴于强制进化随机游走算法（RWCE）优化换热网络时难以兼顾局部搜索能力、易导致遗漏最优解的现象,同时为增大算法优化大规模换热网络的种群数量,本文将精细搜索和并行计算相结合提出了并行双层RWCE算法。算法基于多核并行技术,通过并行线程分配建立基础层和精细层,基础层在并行计算技术加持下,算法全局搜索能力大幅提升,精细层将基础层当前最优解实时精细搜索,避免了原算法差解代替优解现象。最后通过两个算例进行验证,结果表明并行双层RWCE算法不仅具有更强的全局搜索能力,且兼具高精度的局部搜索能力,在优化进程中有效保护了最优解。     

无分流的管壳式换热网络优化研究

提出无分流管壳式换热网络的分级超结构模型,得出优化该换热网络的目标函数和约束条件,采用位置加权的改进粒子群算法进行优化举例。结果表明,通过选择合适的加权因子,位置加权的改进粒子群算法能加快算法的收敛速度,更快地得到全局最优解,从而得到最佳的管壳式换热网络优化参数。     

一种新的用于换热网络全局优化的强制进化随机游走算法

应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法（random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE）,算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量（换热单元数）和连续变量（换热单元面积）的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。     

一种新的用于换热网络全局优化的强制进化随机游走算法

应用启发式方法在换热网络全局优化上的优点,提出了一种全新的强制进化随机游走算法(random walk algorithm with compulsive evolution,RWCE),算法以目标函数减小为强制方向,通过各换热单元面积的随机扩大或缩小,同时实现了整型变量(换热单元数)和连续变量(换热单元面积)的同步优化。另外,算法能够以一定的概率选择接受差解,使其具备极强的跳出局部最优解的能力和全局搜索能力。算例验证表明,RWCE算法相比于其他启发式方法具有程序简单、更易实现、算法适应性及全局搜索能力更强的优点,使优化质量得到进一步提升。     

一种新的多种群竞争粒子群优化算法及高密度聚乙烯装置操作优化

利用模糊C均值聚类对种群自适应划分,提出一种基于模糊C均值聚类的多群竞争粒子群优化算法。根据种群规模选择不同的寻优策略,规模大者采用标准粒子群算法寻优,规模小者在最优解邻域随机搜索,增大跳出局部最优概率。在每个聚类内部,个体相互通信,通过竞争学习分别找到各聚类种群的适应值,按照不同聚类的适应值排序,再把适应值小者向其邻近的适应值大者融合,通过种群间的竞争保证种群向最优解搜索。该算法避免陷入局部最优,提高了算法的全局搜索能力,通过标准函数验证了算法的有效性。最后,把提出的优化算法应用到高密度聚乙烯装置（HDPE）乙烯单体总消耗的优化操作,实际应用效果良好。     

基于群体信息挖掘的协同差分进化算法及其应用

为了提高差分进化算法的寻优速度和寻优效能,提出了一种基于群体信息挖掘的协同差分进化算法。该算法首先利用协同进化的思想,将种群分解成不同的子种群,每个子种群采用不同的差分策略进行独立的差分和交叉操作,再将各个子种群合并成一个种群,并根据每个个体的适应度值挑选出最优个体;为了提高差分进化算法的局部搜索能力,引入了多元回归分析和模式搜索算法,对于整个种群,利用最小二乘法求得种群的寻优方向信息,并以此来指导种群中的每一个个体进行模式搜索。仿真试验和在精对苯二甲酸生产过程对羧基苯甲醛含量软测量模型参数估计中的实际应用表明：该算法的性能比传统的差分进化算法有较大的提高,取得了较好的效果。