无分流换热网络优化：改进量子粒子群算法的应用

"基于改进量子粒子群算法的无分流换热网络综合 (2015年)" 本文探讨了在换热网络优化中应用无分流模型和改进量子粒子群算法的策略，旨在解决大规模换热网络优化问题。传统的换热网络优化问题通常涉及到大量的连续和离散优化变量，尤其是当考虑所有可能的分流情况时，使得问题的求解变得极其复杂。而无分流换热网络模型则简化了这一问题，其结构更简洁，变量数量减少，从而降低了求解的难度。 作者基于分级超结构模型建立了无分流换热网络模型，将年综合费用作为优化目标。提出了一种单层改进量子粒子群算法来综合无分流换热网络。这种算法的独特之处在于它同时生成无分流换热网络的结构变量和换热负荷变量，而不是像传统的有分流同步综合模型那样需要分别处理。通过这种方式，无分流的同步综合模型的复杂度和求解时间得到了显著降低，这为优化过程带来了更高的效率。 量子粒子群算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization, QPSO）是一种受到量子力学启发的全局优化算法，它利用粒子间的相互作用和个体的最优经验来探索解决方案空间。在此基础上进行的改进通常包括对算法的动态调整、速度更新公式优化或引入其他搜索策略，以提高算法的收敛性和全局寻优能力。 文中通过两个典型算例验证了所提方法的有效性，这些算例可能包括实际的工业换热网络问题，通过对比分析证明了改进量子粒子群算法在无分流换热网络综合中的优越性能。这些结果不仅展示了算法的实用价值，也为今后解决类似规模和复杂度的工程优化问题提供了参考。 关键词：分级超结构；无分流换热网络；量子粒子群算法；优化；年综合费用 中图分类号：TQ0218 文献标志码：A 此研究得到了多项科研基金的支持，反映了这一领域的重要性和研究的深度。作者计成是论文的主要贡献者，专注于信息科学与工程领域，并且对换热网络优化有深入的研究。通过这样的工作，可以预见未来在能源效率、过程工程和系统优化等领域会有更多的技术进步和理论发展。