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基于蒙特卡罗遗传算法的换热网络优化问题
张勤;崔国民;关欣
【期刊名称】《石油机械》
【年(卷),期】2007(35)5
【摘要】在换热网络超结构及其数学模型的基础上,提出了换热网络优化的蒙特卡罗遗传混合算法,利用蒙特卡罗方法在解空间进行全局搜索,得到最佳换热匹配,由此引入遗传算法对网络优化问题中的连续性变量进一步优化,降低换热网络年综合费用.实例表明,应用蒙特卡罗遗传混合策略能在保证算法的全局搜索能力的前提下,提高换热网络优化效率,并能使换热匹配更加合理,减少加热器和冷却器的投入,降低网络的综合费用.
【总页数】4页(P19-22)
【作者】张勤;崔国民;关欣
【作者单位】上海理工大学热工程研究所;上海理工大学热工程研究所;上海理工大学热工程研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TE9
【相关文献】
1.能量系统广义换热网络优化的蒙特卡罗SCDD法 [J], 姜慧;崔国民;倪锦
2.蒙特卡罗技术在换热网络工程成本预测中的应用 [J], 刘敏珊;王志彬;董其伍;靳遵龙
3.基于蒙特卡罗微分算法优化大规模换热网络 [J], 方大俊;崔国民;许海珠;彭富裕
4.基于蒙特卡罗法与梯度法解非线性优化问题的研究 [J], 薛美芬;陈奕榕;陈省江
5.基于蒙特卡罗法与梯度法解非线性优化问题的研究 [J], 薛美芬;陈奕榕;陈省江;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电力系统中的智能优化算法使用方法随着电力系统的不断发展和智能化水平的提高，智能优化算法在电力系统中的应用越来越受到关注和重视。
智能优化算法可以帮助电力系统运行者提高系统的稳定性、经济性和可靠性，同时减少能耗和环境影响。
本文将介绍电力系统中几种常见的智能优化算法的使用方法，并对其优缺点进行分析。
首先，遗传算法是一种经典的智能优化算法，在电力系统中得到了广泛的应用。
遗传算法通过模拟生物进化的方式，通过选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。
在电力系统中，遗传算法可以用于优化电网的布局、调度和容量配置等问题。
具体使用方法包括：根据问题的特点设计适应度函数、编码优化变量、确定其他参数等。
遗传算法的优点是能够全局优化，但由于算法本身的复杂性，计算量较大。
其次，粒子群优化算法是另一种常见的智能优化算法。
粒子群优化算法模拟了鸟群寻找食物的行为，在搜索空间中不断调整自身的位置和速度，最终找到最优解。
在电力系统中，粒子群优化算法可以用于优化电力负荷的供需平衡、发电机的出力分配等问题。
具体使用方法包括：设置适应度函数、初始化粒子群的位置和速度、更新粒子的位置和速度等。
粒子群优化算法的优点是收敛速度快，但对于高维问题的处理能力有限。
再次，模拟退火算法也是一种常见的智能优化算法。
模拟退火算法通过模拟固体物体冷却过程中的原子热运动，来寻找最优解。
在电力系统中，模拟退火算法可以用于优化电力系统的调度问题、电网重构问题等。
具体使用方法包括：定义能量函数、设置初始温度和终止温度、确定温度下的状态转移规则等。
模拟退火算法的优点是能够避免陷入局部最优解，但需要调节好各项参数。
最后，蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的智能优化算法。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索过程中释放信息素和挥发信息素的行为，来寻找最优解。
在电力系统中，蚁群算法可以用于优化电力系统的输电线路规划、电网的服务质量优化等问题。
具体使用方法包括：初始化蚁群和信息素、设置各项参数、更新信息素等。
群智优化算法同步综合换热网络
夏涛;贾涛;程杰
【期刊名称】《北京化工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2009(036)001
【摘要】提出了一种同步综合换热网络的群智优化方法.采用超结构建立换热网络模型,以不同的换热网络结构为演化个体,个体的各维分别表示各换热器的换热量,以最小总费用为优化目标,同步考虑投资和运行费用,采用遗传算法优化网络结构、粒子群算法优化换热量.避免了传统方法的复杂计算,解决了各换热器的换热量受到换热条件约束并相互制约等设计的难题,提高了设计的速度和设计的智能性.仿真研究验证了方法的有效性.
【总页数】5页(P97-101)
【作者】夏涛;贾涛;程杰
【作者单位】北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029;北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029;北京化工大学信息科学与技术学院,北京,100029【正文语种】中文
【中图分类】TQ021.8
【相关文献】
1.基于AEA和PSO的双层同步换热网络综合方法研究 [J], 刘凯;杜红彬;金宇辉;蒋达;李绍军
2.基于局部搜索策略的混合算法同步综合换热网络 [J], 张春伟;崔国民;陈上
3.换热网络多目标综合优化算法研究进展 [J], 吕俊锋;肖武;王开锋;李中华;贺高红
4.基于自适应竞争群优化算法的无分流换热网络综合 [J], 陈帅;罗娜
5.一种适用换热网络同步综合的改进混沌蚁群算法 [J], 张春伟;崔国民;陈上
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使用超级计算技术进行遗传算法优化的技巧遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来解决优化问题的算法。
它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作来搜索问题的最优解。
但是，随着问题规模和复杂度的增加，传统的计算资源往往难以满足遗传算法的需求。
为此，使用超级计算技术来进行遗传算法优化成为了可行的选择。
超级计算技术是一种高性能计算技术，利用多个计算节点和并行计算的能力来实现大规模问题的求解。
以下是使用超级计算技术进行遗传算法优化的几个关键技巧。
1. 并行计算：超级计算机通常具有大量的计算节点，可以同时执行多个任务。
利用并行计算的能力，可以将遗传算法的搜索空间划分为多个子空间，然后分配给不同的计算节点进行计算。
每个节点独立地执行遗传操作，通过彼此之间的通信和数据交换来共同搜索全局最优解。
2. 变异策略：超级计算技术可以加速遗传算法的迭代进程，因此可以尝试使用更加激进的变异策略。
通过增加变异概率或者引入更多的变异操作，可以增加搜索空间的多样性，从而提高算法的全局搜索能力。
然而，变异策略的选择仍需谨慎，过度的变异可能会导致算法陷入局部最优解。
3. 精英保留策略：在遗传算法的迭代过程中，保留一部分最优个体，称为精英个体，有助于保持种群的多样性和稳定性。
采用超级计算技术后，可以增加精英个体的数量，以确保更多的优秀解被保留下来。
这样一来，算法将更快地收敛到全局最优解。
4. 自适应参数调整：遗传算法中的参数选择对算法性能有很大影响。
而随着问题规模的增加，传统的单机遗传算法很难确定最佳的参数设置。
使用超级计算技术后，可以采用自适应参数调整技术，根据种群的演化状况动态地调整遗传算法的参数。
这样一来，算法将更好地适应复杂问题的求解。
5. 多目标优化：超级计算技术的高性能计算能力为多目标优化提供了可能。
在超级计算机上，可以同时运行多个遗传算法，针对不同的目标函数进行优化。
通过多个遗传算法之间的协同和交互，可以求解多目标优化问题的帕累托前沿解。
基于遗传算法改进的BP神经网络加热炉控制系统参数优化本文采用遗传算法改进BP神经网络实现了加热炉控制参数的优化，进一步提高了加热炉的热控制精度和稳定性。
论文的第一部分介绍了加热炉控制系统的基本原理和目标：实现对炉内温度的控制，以达到最佳的生产效果。
同时，本文介绍了BP神经网络的基本原理和遗传算法的基本思路，以此作为后续实验的理论基础。
在第二部分中，本文详细介绍了实现算法的过程。
首先，我们建立了一个基础的BP神经网络模型，并对其进行了训练和优化。
通过数据的反复测试和实验，我们发现这个模型的预测精度和稳定性存在一定的问题，因此需要进一步优化。
接下来，本文采用遗传算法来对BP神经网络的参数进行调节。
我们将网络的参数抽象成“染色体”的形式，通过不断地迭代、进化和选择，找到最优的参数组合。
在实验中，我们设定了适应度函数、交叉概率、变异概率等参数，以获得最佳的实验结果。
最终，通过遗传算法的改进，BP神经网络的预测精度和稳定性得到了大幅提升。
论文的第三部分展示了实验的结果和分析。
我们将实验数据以图表的形式展示，并结合。
图表分析，对实验结果进行了详细的解释和说明。
通过统计分析和对比，我们发现：经过遗传算法的改进，BP神经网络的热控制精度和稳定性得到了显著的提升，其中最高的精度提升达到了50%以上。
这表明，该方法可以在实际应用中发挥出良好的效果，并对提高加热炉的生产效率和控制质量有着积极的推动作用。
最后，在结论部分，本文对实验结果做了总结和讨论，并对未来工作的方向提出了展望。
我们相信，该方法在未来的应用中仍有很大的潜力和挑战，期待更多的研究者投入到这个领域来，一起推动控制技术的发展和进步。
遗传算法的基本原理和求解步骤遗传算法呀，就像是一场生物进化的模拟游戏呢。
它的基本原理其实是从生物遗传学那里得到灵感的哦。
我们把要解决的问题看作是一个生物种群生存的环境。
在这个算法里，每个可能的解就像是种群里的一个个体。
这些个体都有自己独特的“基因”，这个“基因”就代表了解的一些特征或者参数啦。
比如说，如果我们要找一个函数的最大值，那这个函数的输入值可能就是个体的“基因”。
然后呢，遗传算法会根据一定的规则来判断这些个体的“好坏”，就像大自然里判断生物适不适合生存一样。
这个“好坏”是通过一个适应度函数来衡量的，适应度高的个体就像是强壮的生物，更有机会生存和繁衍后代呢。
那它的求解步骤可有趣啦。
第一步是初始化种群。
就像是在一个新的星球上创造出一群各种各样的小生物。
我们随机生成一些个体，这些个体的“基因”都是随机设定的。
接下来就是计算适应度啦。
这就像是给每个小生物做个健康检查，看看它们有多适合这个环境。
然后是选择操作。
这就好比是大自然的优胜劣汰，适应度高的个体就有更大的机会被选中，就像强壮的动物更有可能找到伴侣繁衍后代一样。
再之后就是交叉操作啦。
选中的个体之间会交换一部分“基因”，就像生物繁殖的时候基因的混合，这样就可能产生出更优秀的后代呢。
最后还有变异操作。
偶尔呢，某个个体的“基因”会发生一点小变化，就像生物突然发生了基因突变。
这个变异可能会产生出一个超级厉害的个体，也可能是个不咋地的个体，不过这也给整个种群带来了新的可能性。
通过这样一轮一轮的操作，种群里的个体就会越来越适应环境，也就是我们要找的解会越来越接近最优解啦。
遗传算法就像是一个充满惊喜和探索的旅程，在这个旅程里，我们让这些“数字生物”不断进化，直到找到我们满意的答案呢。
遗传算法在供热系统优化与热源选择中的应用研究进展与实践经验分享随着城市化进程的不断加快，供热系统的优化与热源选择成为了一个重要的问题。
如何在保证供热系统高效运行的同时，降低能源消耗和环境污染，一直是研究者们关注的焦点。
近年来，遗传算法作为一种优化方法，在供热系统优化与热源选择中得到了广泛应用，并取得了一定的研究进展与实践经验。
首先，遗传算法在供热系统优化中的应用研究进展不断取得突破。
供热系统的优化问题是一个复杂的多目标优化问题，涉及到多个参数的调整和决策。
传统的优化方法往往只能得到局部最优解，无法满足实际应用的需求。
而遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，能够全局搜索解空间，从而找到更优的解。
研究者们通过引入适应度函数、交叉概率和变异概率等参数，不断改进遗传算法的性能，提高优化效果。
同时，结合供热系统的特点，设计了相应的编码方式和评价指标，使得遗传算法能够更好地适应供热系统的优化需求。
其次，遗传算法在热源选择中的应用也取得了一定的成果。
热源选择是供热系统建设中的重要环节，直接关系到系统的能效和经济性。
传统的热源选择方法主要基于经验和规则，缺乏科学性和系统性。
而遗传算法通过建立数学模型，将热源选择问题转化为一个优化问题，从而能够得到更合理的热源选择方案。
研究者们通过引入不同的约束条件和目标函数，考虑了供热系统的运行特点、能源消耗和环境影响等因素，为热源选择提供了科学的决策支持。
同时，结合实际案例，进行了大量的仿真实验和实地验证，验证了遗传算法在热源选择中的可行性和有效性。
最后，基于以上研究进展与实践经验，我们总结了一些遗传算法在供热系统优化与热源选择中的应用经验。
首先，选择合适的适应度函数和评价指标是关键。
适应度函数能够反映系统的优化目标，评价指标能够量化系统的性能。
其次，合理设置遗传算法的参数是重要的。
交叉概率和变异概率的设置能够影响算法的搜索能力和收敛速度。
最后，进行多次实验和验证是必要的。
模式搜索法实现换热网络同步最优综合
郭春雨;崔国民
【期刊名称】《上海理工大学学报》
【年(卷),期】2010(032)001
【摘要】在Grossmann换热网络分级超结构的基础上,建立了用于描述换热网络的无分流两级分级超结构模型,通过对换热网络设计的3个目标(换热设备单元数、换热面积、公用工程)进行同步考虑,将模式搜索法应用到换热网络的最优综合中,建立了求解换热网络最优综合问题的数学模型.计算结果表明,模式搜索算法不可行解的剔除策略能明显提高换热网络优化的质量和效率.
【总页数】5页(P31-35)
【作者】郭春雨;崔国民
【作者单位】上海理工大学,能源与动力工程学院,上海,200093;上海理工大学,能源与动力工程学院,上海,200093
【正文语种】中文
【中图分类】TK124
【相关文献】
1.粒子群算法最优同步综合换热网络 [J], 严丽娣;霍兆义;尹洪超
2.基于群体智能算法的换热网络同步最优综合 [J], 霍兆义;赵亮;尹洪超;孙文策
3.遗传算法最优同步综合换热网络 [J], 王克峰;尹洪超
4.换热网络非等温混合多目标同步最优综合 [J], 尹洪超;王晓云
5.实现模式搜索法快速收敛和全域最优解的方法 [J], 吴贤华
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