《表2 更新参数后优化结果的TAC统计》

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《采用阶段更新策略加强结构进化的换热网络优化》

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ΔL和Qmin均影响着整个优化过程，将二者联动起来，至每2万步或它的倍数时随机更新一次ΔL和Qmin，记为更新后的最大步长（ΔL*）和更新后的最小换热量（Q*min），其他步数时保持原有的参数组不变。IT为500万次的优化结果见表2。由表2可知，相同步数下更新参数后TAC更低（不更新参数对应的TAC优化结果为5 208 506$/a）。可见，更新ΔL和Qmin可使二者在优化过程中充分发挥各自优势，得到更好的优化结果。当换热网络优化陷入局部最优解时，可认为每一个换热单元与所匹配的换热量处于平衡状态，此时换热单元数目在很小的范围内发生变化，很难突破陷入局部极值的瓶颈。定期随机更新一次ΔL，使个体在进化变异阶段已生成的换热单元随机增加或减少的换热量范围发生变化，由于新的换热量变化使原本的平衡状态被打破，产生新的连续变量分布。定期随机更新一次Qmin，可增大换热量较小的换热单元生成和消去的机会，使换热网络优化过程整型变量进化能力增强，在新的结构下进一步优化，增加个体进化产生更优解的机会。