何巧乐，崔国民，许海珠

（上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093）

文化基因粒子群算法在换热网络连续变量全局优化中的应用

何巧乐，崔国民，许海珠

（上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093）

在换热网络的综合优化中，连续变量的优化通常采用确定性方法。相比于整型变量优化，连续变量优化相对容易处理，但存在容易陷入局部最优和无法收敛到全局最优的问题。针对这一问题，提出一种在标准粒子群算法中结合局部搜索策略的文化基因粒子群算法；结合换热网络最小年综合费用小和计算时间短的优点，提出Ring+Random粒子种群拓扑结构；结合算法控制参数的设置与粒子种群拓扑结构的改进，使文化基因粒子群算法具有更好的全局收敛性能。采用6个10股流体算例验证文化基因粒子群算法在给定换热网络结构下的连续变量全局收敛性能，与文献值相比，换热网络最小年综合费用最大减少了26 025 $/a。

换热网络综合；粒子群算法；文化基因；连续变量全局优化；局部搜索

换热网络综合优化从20世纪80年代开始成为热点问题，期间发展出了大量有效的设计和处理换热网络的方法［1-2］。尽管换热网络综合是过程系统中广泛研究的问题之一，但到目前为止，即使小规模换热网络也无法证实寻找到全局最优解。因此，换热网络综合的优化复杂性使得特定优化算法有很大的发展空间［1］。

换热网络综合优化中通常采用确定性方法来处理连续变量。……