《表4 算例1的结果比较》

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《采用结构进化增强策略的RWCE算法优化换热网络》

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当Qmax分别取150、450和750 kW时，优化结果分别为1 531 749$/a（如图5所示）、15 067 621$/a（如图6所示）和513 191$/a（如图7所示），优化时间分别是9 810、9 783和9 667 s，与现有文献中的结果对比（如表4所示），表明ESE-RWCE算法的优化性能出色。当Qmax取150 kW时，年综合费用的下降幅度十分有限，优化效率和精度偏差；当Qmax取750 kW时，优化前期具有较快费用下降速度，但很快费用下降就陷入停滞，难以进一步下降；相比之下，当Qmax取450 k W时，前后期费用都有稳定地下降，结果的质量也较高。当Qmax选取偏小时（如Qmax=150 kW），新生成的换热单元换热量依旧偏小，没有改变RWCE算法存在的换热单元生成困难的问题，影响算法的全局搜索能力；当Qmax选取偏大（如Qmax=750 k W）时，新生成的换热单元的换热量过大，与结构中已存在的换热单元的竞争中表现过于强势，导致网络结构变动过于频繁，降低优化的精度。通常情况下，最大换热量Qmax的取值控制在250～500 k W最为适宜。