混合遗传禁忌算法在压水堆换料优化中的高效应用

"这篇文章是2007年发表在《上海交通大学学报》上的科研论文，作者包括王涛、黄澈和谢仲生。研究主要探讨了遗传禁忌混合算法在WWER型压水堆换料优化中的应用。通过将遗传算法与禁忌搜索算法结合，他们开发了一个用于六角形组件压水堆堆芯布局优化的计算模型，并以不同目标（如寿期末硼浓度最大、功率峰因子最小以及寿期与功率峰因子兼顾）对Kalinin-5核电站的第二循环布料方案进行了优化。结果显示，混合优化方法能显著提升堆芯布置的性能。" 正文： 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟生物进化过程的全局优化技术，它通过模拟自然选择、遗传和突变等过程来搜索问题的最优解。在本文中，遗传算法被用来处理复杂的堆芯布料问题，即在满足安全性和效率的前提下，寻找最佳的燃料组件排列方式。 禁忌搜索算法（Tabu Search）则是一种局部搜索方法，它在搜索过程中避免重复最近访问过的解，以防止陷入局部最优。将两种算法结合的混合优化算法，可以充分利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部探索特性，从而在解决压水堆换料优化问题时达到更好的平衡和性能。 六角形组件压水堆（Hexagonal Component Pressurized Water Reactor, PWR）堆芯布局优化是一个复杂的问题，涉及到多个因素，如热工水力、反应性控制和安全运行等。在Kalinin-5核电站的案例中，研究人员使用混合优化算法分别以三个不同的目标进行计算：寿期末硼浓度的最大化，旨在维持反应性的稳定；功率峰因子的最小化，以减少功率分布的不均匀性；以及同时考虑寿期和功率峰因子的优化，以实现更均衡的性能。 优化计算的结果表明，采用混合优化算法得到的堆芯布置方案相比原始布置有显著的改善。这不仅意味着反应堆的安全性和效率得到了提升，还可能降低了运行成本和维护难度。这一工作对于核能领域的工程实践具有重要的指导意义，同时也为其他复杂优化问题提供了借鉴。 遗传禁忌混合算法的应用展示了其在解决实际工程问题中的潜力，特别是对于那些具有多目标和约束条件的复杂优化问题。这种方法的创新之处在于它能够适应各种目标函数，同时避免陷入局部最优，从而在核反应堆设计优化中展现出强大的适应性和高效性。