张春伟，崔国民

（上海理工大学 新能源科学与工程研究所，上海 200093）

混沌蚁群算法应用于小规模换热网络综合问题

张春伟，崔国民

（上海理工大学 新能源科学与工程研究所，上海 200093）

针对换热网络综合问题的严重非凸、非线性，采用一种混沌优化算法即混沌蚁群算法，同步综合换热网络。为充分验证混沌蚁群算法的搜索能力与特性，选择相对于固定结构更为复杂的小规模换热网络综合问题作为研究对象。同时引入Powell法作为局部搜索策略，提高算法的求解精度。选用3个小规模算例对算法进行验证，均获得了相对文献更好的换热网络设计，证明了混沌蚁群算法优越的搜索能力。

换热网络综合；混沌蚁群算法；Powell法

换热网络同步综合的目的是发现一个年综合费用最小的网络结构，其研究方法大致可分为确定性方法和随机性方法两类。确定性方法以分支定界法［1］和外部逼近法［2］等为代表，但其在处理大规模换热网络问题时存在一定的不足。随机性方法，如遗传算法［3］、微分进化算法［4］和粒子群算法［5］等，已在换热网络中得到广泛的应用。但此类算法受种群多样性等因素影响，易陷入局部最优解。

混沌优化算法是一类基于混沌动力学的新型优化方法，如混沌神经网络算法［6］、混沌模拟退火算法［7］和混沌免疫算法［8］等，得到了学者们的广泛研究。混沌特有的遍历性、伪随机性等使混沌优化算法具有很强的爬山及跳出局部最优能力，所以混沌搜索较随机搜索更加有效。……