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加权差分进化算法应用于换热网络综合

瞿悦呈, 陈家星, 崔国民

计算物理 2021, 38 (1): 79-88. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8182

摘要（193）

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PDF （1167KB）（1022）

针对差分进化算法应用于换热网络受控制参数影响和后期种群多样性丧失进化乏力的不足，引入加权差分进化算法提升优化性能，算法的有效性已经在连续变量优化得到证明。本研究将其引入属于混合整型变量的换热网络综合，实现差分进化算法无控制参数调节。使用三个小到中等规模网络算例进行验证，其中两个算例取得目前公开文献最优年综合费用。通过建立等效缩放因子并考察其取值分布规律，探究加权差分进化算法的优化机理，为算法改进提供参考。

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基于结构多样性评价的换热网络全局最优化

鲍中凯, 崔国民, 肖媛, 陈家星

计算物理 2019, 36 (2): 225-235. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7838

摘要（367）

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PDF （1980KB）（1175）

针对启发式方法在优化换热网络时由于个体团聚而出现搜索能力下降，建立一种换热网络结构多样性评价方法，对种群中个体结构团聚程度进行衡量，并指导算法改进.对种群进行集团划分，将一定数目的具有公共结构的个体归为一个集团，从而得到个体结构分布；提出分散搜索策略，对于各集团中除集团最优个体外的其它个体，从其公共结构中随机选择若干个换热器进行摄动以分散集团中的个体结构；提出集中搜索策略，通过使其它个体获得最优集团对应公共结构以加强对较优结构的集中开发；采用9股流与15股流两个算例，验证分散搜索策略增强了全局搜索能力，集中搜索策略增强了局部搜索能力，优化结果分别较原算法降低了7 008$·a^-1与17 973$·a^-1且均优于文献结果.

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采用三层保护策略的强制进化随机游走算法同步综合换热网络

李剑, 崔国民, 陈家星, 肖媛

计算物理 2019, 36 (1): 69-79. DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7814

摘要（421）

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PDF （5292KB）（1786）

强制进化随机游走算法（RWCE）同步综合换热网络时，存在个体最优解的进化路径被接受差解打乱而不接受差解又很难跳出局部最优的问题.提出一种采用三层保护策略的RWCE算法，将种群中个体分为三层，底层采用基本RWCE进行优化，以保护个体的全局搜索能力；中层读取底层各个体的历史最优解，并采用带微调功能的RWCE进行优化，以保护各个体最优解的进化路径不被打乱；顶层所有个体以中层最优个体的解为初始点，采用带自动精细搜索功能的RWCE进行优化，以保证最优个体得到充分的搜索；最后将顶层搜索到的结果传递给底层对应个体.实例表明，算法在允许接受差解的同时保护了个体最优解的进化路径，并实现了全局搜索能力与局部搜索能力的兼顾.

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采用单元进化限制策略的RWCE算法优化换热网络

朱玉双, 崔国民, 肖媛, 陈家星

计算物理 2017, 34 (5): 593-602.

摘要（532）

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PDF （2898KB）（1601）

针对强制进化随机游走算法（RWCE）优化换热网络时后期进化缓慢的不足，提出一种采用单元进化限制策略的改进RWCE算法（RS-RWCE）优化换热网络.通过限制每次迭代个体中参与进化的换热单元数，在保持进化前期年综合费用收敛速度较快的同时，保证进化后期的精细搜索能力.通过对两个经典算例的比较验证，证明改进后的算法应用于换热网络优化问题时兼顾了整型变量与连续变量的优化，使计算效率和精度均得到提高，同时获得了较好的换热网络优化结果.

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一种采用种群多样性监控和实时更新策略的粒子群优化算法

李帅龙, 崔国民, 陈家星, 肖媛

计算物理 2017, 34 (3): 344-354.

摘要（391）

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PDF （2772KB）（1160）

针对粒子群算法优化后期容易出现早熟收敛问题，建立一种具有种群多样性监测和实时更新策略的改进方法.首先建立种群健康度指标用来评价粒子群进化状态；其次提出随机扰动策略和离心搜索策略用于丰富粒子群的种群多样性，增强算法的全局搜索能力，并提出梯度搜索策略用于精确、高效地搜寻当前邻域内的局部极值点，提高算法的计算效率.最后建立种群健康度反馈机制，使粒子可以实时感知种群的健康程度，并自适应地采用不同的粒子更新策略，保证粒子群处于健康进化水平.将新方法应用于优化实例，并与其它改进方法进行性能比较，结果验证了新方法的有效性.

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一种基于多种群对立平行进化策略的DE算法

段欢欢, 崔国民, 陈家星, 陈上

计算物理 2016, 33 (5): 561-569.

摘要（361）

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PDF （1502KB）（1356）

针对微分进化算法应用于换热网络优化时易陷入局部区域和收敛精度不高的缺点，建立一种多种群对立的平行进化策略的微分进化算法.首先建立原始种群的对立种群；在此基础上，通过原始种群与对立种群的变异操作进行信息共享产生新的试验个体；最后运用多轮对立的思想保持多种群平行进化，使种群在保留当前求解信息的同时又能在求解域内进行更大范围搜索.对换热网络的经典算例计算表明，本文提出的多种群对立平行进化微分进化算法能够有效增强种群多样性，扩大算法的全局搜索能力，跳出局部极值陷阱，得到较好的优化结果.

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