【摘 要】
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演化算法是一种基于生物进化机制的随机搜索算法,其典型应用是规划问题,比如组合优化.若离散变量数为n,组合最优化问题便成为e数量级;当n很大时,组合最优化问题则成为实际上
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演化算法是一种基于生物进化机制的随机搜索算法,其典型应用是规划问题,比如组合优化.若离散变量数为n,组合最优化问题便成为e数量级;当n很大时,组合最优化问题则成为实际上无法求严密解的NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题.热交换网合成(Heat Exchanger Networks Synthesis)是已知的几百个NP完全问题中的一个.该文在对热交换网合成进行深入分析的基础上,提出了其本质上是一个匹配组合优化的新观点,并结合矩阵模型,建立了一种改进演化算法与传统数学规划相结合的分层优化策略:在上层,用改进遗传算法对网络结构进行演化,得出候选集合;然后,下层算法利用数学规划对候选集合中的个体作适应值评价,即对热负荷进行最优分配,并把结果返回到上层算法中.
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