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应用强制进化随机游走算法优化换热网络的过程中,通过监测最优结构中换热单元优化进程,探究总体结构进化特点,发现存在换热单元先入为主的现象,主体结构稳固难以被突破,导致换热网络优化进入“停滞”状态。基于此,提出了换热单元重构策略,该策略旨在增强结构变异能力,经过一定阶段概率性消除结构中既有换热单元,腾出结构进化空间,再依据约束条件重新构建换热单元,既丰富了结构多样性又扩大了搜索域。此外建立优化状态监测指标,维持结构较高的变异活性,增强算法全局寻优能力。最后将该策略加入算法流程优化多个换热网络实例,总结分析其作用机理,所得结果均优于现有文献结果,证实了该策略的有效性。 相似文献
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换热单元的生成频次对换热网络优化有直接的影响,分析其机理可以指导求解算法的改进。本文采用节点非结构模型及强制进化随机游走算法,通过设置不同的换热单元生成概率与生成个数以改变换热单元的生成频次,观察并记录个体在优化过程中产生的年综合费用变化情况。发现不同生成频次下整型变量和连续变量的相对优化频率发生了变化,从而改变了整体优化过程,并且与个体当前优化状态不适应的生成频次会造成相对优化频率不平衡、优化结果较差。基于此,本文提出了一种具有生成参数动态调节策略的换热单元生成方式,在优化过程中根据个体状态实时调整换热单元的生成概率与生成个数,平衡整型变量与连续变量的相对优化频率。最后,采用15SP、10SP和20SP算例进行验证,换热网络的年综合费用较文献结果分别下降了1.06%、0.16%、0.68%,验证了该策略使得换热单元的生成频次更为合理,有效地提高了算法的优化效率。 相似文献
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大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命,对商业管理模式、企业决策、组织流程和个人的生活方式等都将会产生巨大的影响。随着大数据概念的提出,为数据挖掘技术的应用和发展也带来了很大的机遇,数据挖掘技术将会进入一个新的发展时期。"数据爆炸、知识贫乏"是信息时代所面临的一个严峻问题,而数据挖掘就是解决该问题的十分有效的手段。要是说以往的世纪是信息大爆炸或知识大爆炸的世纪,那么如今的世纪则是数据大爆炸的世纪。面对如此巨大的数据量,数据挖掘就显得尤为重要。此文主要论述了大数据及数据挖掘的概念和特点、大数据对人类日常生活的影响以及数据挖掘在大数据时代的应用领域。 相似文献
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制备质量分数分别为5%、10%和20%的纳米Fe/硅藻土改性材料,研究其脱硫效果,并与活性炭、硅藻土的吸附效果对比,研究纳米Fe/硅藻土改性材料对不同二氧化硫浓度的混合气体的脱硫效果。结果表明,纳米Fe/硅藻土改性材料的脱硫率可达95%以上,对低浓度二氧化硫的混合气体更适用。 相似文献
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