NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ应用于换热网络多目标优化的对比OA北大核心CSCDCSTPCD
Comparative study of NSGA-Ⅱ and NSGA-Ⅲ on multi-objective optimization of heat exchanger network
针对换热网络多目标优化问题,采用目前应用较广泛的两种多目标遗传算法,即NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ,对两种算法的性能进行对比研究.案例研究结果表明,NSGA-Ⅱ算法比NSGA-Ⅲ算法运行效率更高,NSGA-Ⅲ的运行时间是NSGA-Ⅱ的2倍以上;NSGA-Ⅱ算法的应用并不严格地受限于3个目标的最大目标数量,NSGA-Ⅱ在求解大于3个目标的多目标优化问题时也可能具有良好的性能,目标数量并非选择NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法的严格标准.对10×5换热网络…查看全部>>
蒋宁;范伟;谢小东;郭风元;李恩腾;赵世超
浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310023浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310023浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310023浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310023浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310023浙江工业大学机械工程学院,浙江杭州310023
化学化工
NSGA-ⅡNSGA-Ⅲ换热网络多个目标优化
《化工进展》 2020 (7)
考虑非线性温焓关系的过程能量多目标集成方法研究
2534-2547,14
浙江省自然科学基金(LY18E060010)国家自然科学基金(51206147).
评论