具有步长调整策略的强制进化随机游走算法优化换热网络.docx

具有步长调整策略的强制进化随机游走算法优化换热网络
摘要：
本文针对换热网络优化问题，提出了一种具有步长调整策略的强制进化随机游走算法。该算法在维护原有进化随机游走算法基本框架的同时，增加了遗传因子的强制遗传和进化因子的保留准则，同时应用了步长调整策略，以提高算法在收敛速度和优化质量上的表现。结果表明，该算法在解决换热网络优化问题上具有较高的效率和可行性。
关键词：强制进化随机游走算法，步长调整策略，换热网络，优化
引言：
换热网络是能源系统中重要的组成部分，其设计和优化对于能源的高效利用和生产效益具有重要的意义。然而，在实际应用的过程中，受到诸如设计复杂度、操作限制和经济成本等因素的影响，实现最优化的换热网络方案是非常困难的。
近年来，随着进化算法在优化问题中广泛应用，研究人员对于利用进化算法来求解换热网络优化问题的研究逐渐增多。其中，进化随机游走算法（ERW）作为一种新兴的进化算法，在解决优化问题上表现出了比较良好的性能表现。
然而，由于进化随机游走算法的步长大小对于运行效率和优化结果具有较大影响，因此，本文提出了一种具有步长调整策略的强制进化随机游走算法，以在现有ERW算法框架的基础上，提高算法的收敛速度和优化质量。
算法设计：
步长调整策略：在ERW算法的基础上，本文提出了一种步长调整策略，以动态的调整算法的步长大小，以达到一个最优的效果。具体地，算法的步长大小会随着迭代次数的增加而不断减小，从而使算法在初期具有较大的搜索空间，而在后期具有较小的搜索空间，以加速算法的收敛速度。
强制遗传和保留准则：本文提出了一种新的遗传因子的强制遗传规则，在选择操作时按照概率对于个体进行贪婪筛选，以促进最优解的保存。同时，保留准则被加强，从而保留当前最优解能够在搜索过程中持续得到进化为好解。
算法流程：
1.初始化初始种群和进化因子初值；
2.采用ERW的随机游走策略，对初始种群进行进化操作；
3.根据步长调整策略，动态的调整算法的步长大小；
4.进化求解，采用强制遗传和保留准则的规则策略，实现优质解的逐选和更新；
5.判断收敛条件是否满足，若满足则输出找到的最优解，结束算法；若不满足，则返回步骤2。
实验结果及分析：
采用MATLAB对于换热网络问题进行测试，结果表明，本文提出的具有步长调整策略的强制进化随机游走算法具备较强的求解效率和可行性，对于难度较大，非线性程度较高的换热网络优化问题，也能够较好的解决。
结论：
本文提出了一种具有步长调整策略的强制进化随机游走算法，以解决换热网络优化问题。实验结果表明，该算法在较短时间内能够求得较优解，具有良好的求解性和可行性，具有一定的实际应用价值。值得特别指出的是，算法的步长调整策略和强制遗传和保留准则均是本文提出的创新性工作，为之后的优化算法设计提供了一定的借鉴和思路。