《表3 算例15SP的优化结果》

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《应用固定投资费用松弛策略的换热网络优化》

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当算法迭代到约4×106步时得到如图13所示换热网络结构，对应TAC为1 518 960$·a-1，同文献[7]采用RWCE算法所得结果.而当算法迭代到约8×106步时TAC再次下降，得到优化结果如图14，对应TAC为1 515 410$·a-1，较下降前降低了3 550$·a-1.从图13所示换热网络结构进化到图14，需同时消去QE1并生成QG1、QG2，且恰好能使C1和C6上热公用工程刚好被消去.此时，由于公用工程换热器的消去而带来的固定投资费用的减少使总体TAC有所降低.由于一般启发式算法在优化有固定投资费用的换热网络时存在的结构进化障碍，RWCE算法难以沿QE1减小同时QG1、QG2增大方向进行.对固定投资费用进行松弛处理使目标函数变得连续，避免了因换热器的生成或消去而造成TAC的突变，增强了算法的结构进化能力.该算例表明松弛策略不仅对单个换热器的生成或消去具有引导作用，对需几个换热器联动生成或消去才能使TAC下降的情况依然具有引导作用.如表3，采用FR-RWCE算法所得结果优于现有文献中结果，验证了该算法的有效性.