基于遗传算法和双层结构的优化研究及其应用

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1、基于遗传算法和双层结构的优化研究及其应用摘要在组合优化问题中有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或次优解在计算此类问题时若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索空间的组合爆炸CombinatorialExplosion因此研究能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识并自适应地控制搜索过程从而得到优化解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题理论上这类问题可通过对离散变量的有限运算步骤求得最优解但随着问题规模的扩大计算步骤会多得难以n想象若离散变量数为n组合最优化问题便成为e数量级当n很大时

2、组合最优化问题则成为实际上无法求严密解的NP(Non-deterministicPolynomial)完全问题对于求解规模较大的组合优化问题虽然有各种不同的方法但无论从实用性还是求解效率上来说基于生物进化机制的随机搜索算法遗传算法都具有相当的优越性热交换网综合HeatExchangerNetworksSynthesis是已知的几百个NP完全问题中的一个在许多工业过程特别是石化化工生产过程中换热网络是一种最常用的能量交换系统它通过对冷物流和热物流进行适当的匹配用热流加热冷流用冷流冷却热流从而6满足相应物流的温度要

3、求最大限度地减少辅助加热或者冷却设备的负荷提高系统热回收能力因此换热网络设计操作的优劣直接影响到系统能耗的大小以及企业效益的好坏解决这个问题涉及到如何优化网络结构以及分配相应的热负荷本文在对热交换网综合进行深入分析的基础上提出了其本质上是一个匹配组合优化的新观点并结合矩阵模型建立了一种遗传算法与传统数学规划相结合的双层结构优化策略在上层用改进遗传算法对网络结构进行演化得出候选集合然后下层算法利用数学规划对候选集合中的个体作适应值评价即对热负荷进行最优分配并把结果返回到上层算法中根据仿真结果以及与相关文献的比较证

4、明了此策略的有效性关键词组合优化遗传算法热交换网络综合双层结构7OPTIMIZATIONBASEDONGENETICALGORITHMSANDTWO-LEVELFRAMEWORKABSTRACTIncombinatorialoptimizationfieldManyoftheseproblemscallforoptimalorsub-optimalsolutioninaverycomplexandlargesearcharea.Combinatorialexplosioncanhappenifnoprocedu

5、reistakentoshrinkthesearchareaviaoriginalproblem’sinformation.Soithasbeenahottopictofindageneralsearchmethod,whichcanadaptivelycontrolthesearchprocessbyacquiringandaccumulatingtheinformationaboutthesearchspace.Theoretically,limitedcomputationstepsondiscretev

6、ariablescansolvethiskindofproblems.Butasthesizeincreases,thestepsrequiredwillbemorethanourexpectation.Specifically,ifthesizeofdiscretevariablesisn,thencorrespondingcombinatorialoptimizationwillbeofncomplexitymagnitudeofe;ifnbecomesverygreat,optimizationwould

7、turnintoanon-deterministicpolynomialcompleteproblemandcannotbesolvedprecisely.Thoughtherearemanydifferentsolutionstothisproblem,GAbasedonmechanismofbiologicevolutionispreferredintermsofpracticabilityandefficiency.Heatexchangernetworks(HEN)synthesisisoneofhun

8、dredsofNPcompleteproblems.Inmanyindustrialprocesses,heatexchangernetworksaremostpopularutilitiestorecovertheenergy.Inthissystem,hotstreamscouldbecooledandcoldonesheatedbypropermatchesbetweenthem