用改進(jìn)模擬退火法實(shí)現(xiàn)供熱管網(wǎng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性的雙目標(biāo)優(yōu)化

1、1用改進(jìn)模擬退火法實(shí)現(xiàn)供熱管網(wǎng)可靠性和經(jīng)濟(jì)性的雙目標(biāo)優(yōu)化摘要：供熱管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)牽涉到兩個(gè)問題：一個(gè)是經(jīng)濟(jì)性的問題；一個(gè)是可靠性的問題。我們目前大多數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)只有一個(gè)，而且主要解決局部優(yōu)化的問題，本文采用的雙目標(biāo)優(yōu)化方法可以根據(jù)需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)大型管網(wǎng)的全局多目標(biāo)的優(yōu)化。關(guān)鍵詞：供熱管網(wǎng)優(yōu)化模擬退火法1.概述要設(shè)計(jì)和建造一個(gè)可靠的供熱系統(tǒng)，可以采用雙重備用、多熱源共網(wǎng)運(yùn)行、環(huán)形管網(wǎng)等措施，但是，系統(tǒng)可靠性的提高總要導(dǎo)致材料消耗的增加，所以

2、，對供熱管網(wǎng)進(jìn)行可靠性和經(jīng)濟(jì)性的雙目標(biāo)優(yōu)化就顯得很有必要。供熱管網(wǎng)的優(yōu)化問題同時(shí)具有連續(xù)和離散變量的混合規(guī)劃問題，而且其目標(biāo)函數(shù)、約束函數(shù)都是非線形程度很高的數(shù)值函數(shù)。同時(shí)，目標(biāo)函數(shù)的選擇要綜合考慮供熱站的建造成本和用戶的使用成本（包括維修、維護(hù)等費(fèi)用），或是綜合考慮幾個(gè)性能指標(biāo)，目標(biāo)函數(shù)會包含若干個(gè)相互矛盾的因素，導(dǎo)致管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)成為含有多個(gè)局部極小點(diǎn)的多峰函數(shù)的非線形規(guī)劃問題。通常管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)中所采用的算法是依據(jù)數(shù)學(xué)極值論的原理[

3、1]，并沒有充分利用優(yōu)化過程中模型性態(tài)變化的規(guī)律，及其物理意義的知識，導(dǎo)致算法的收斂速度慢，經(jīng)常陷入局部最優(yōu)解中。隨著熱網(wǎng)系統(tǒng)越來越大，設(shè)計(jì)計(jì)算模型愈加趨于復(fù)雜，計(jì)算量增大，優(yōu)化設(shè)3少，最優(yōu)解隨時(shí)間的更新序列（即搜索軌跡）是由多個(gè)這樣的序列串接而成，這樣，使得算法在陷于局部極小值時(shí)有機(jī)會逃出，從而達(dá)到真正的全局最優(yōu)解。但也正是由于這一點(diǎn)，使得當(dāng)前解x(k)有可能會比序列中的某些中間解要差。要防止這種情況發(fā)生，只要令：xx(0)=x(0)

4、(3)這樣，可在不改變控制過程和軌跡序列的條件下，重新構(gòu)造其準(zhǔn)則值為單調(diào)減的最優(yōu)解更新序列xx(k)，最后得到的最優(yōu)解必定是搜索過程中所經(jīng)歷的所有狀態(tài)下的最優(yōu)解。并且，在某一個(gè)溫度T下，若從某一個(gè)i起，有xx(i)=xx(i1)=…=xx(iq)(4)成立，則表明連續(xù)搜索過的q個(gè)解都不比xx(i)好。因此，可以設(shè)定一個(gè)閾值q0，當(dāng)qq0時(shí)，令Metropolis抽樣算法在該T下停止，于是得到該溫度T時(shí)的最優(yōu)解xx(T)。2.2退火過程：

5、選擇足夠高的初始溫度T0，溫度降低系數(shù)χT可以通過試湊法來選擇：0χT1(5)如果χT太小，系統(tǒng)將會陷入到局部最小值；而χT太大，就會增加不必要的計(jì)算時(shí)間。當(dāng)溫度逐漸降低時(shí)，對于一組給定的M個(gè)步長，可以進(jìn)行下一次迭代過程：；(6)式中：——增長因子；一般選取1，典型情況，=3，。在退火過程中，設(shè)在某個(gè)Ti時(shí)最后得到的最優(yōu)解xx(k)為xx(Ti)，并且有：xx(Ti)=xx(Ti1)=…=xx(Tip)(7)成立，則表明溫度連續(xù)下降p次