基于MODA算法的有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化

基于MODA算法的有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化基于MODA算法的有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化摘要：有機(jī)朗肯循環(huán)是一種新型的能源轉(zhuǎn)換技術(shù)，它能夠高效地轉(zhuǎn)換熱能為電能，在能源領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，有機(jī)朗肯循環(huán)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)復(fù)雜的工程問(wèn)題，涉及到多個(gè)決策變量和多個(gè)目標(biāo)函數(shù)。本文基于多目標(biāo)差分進(jìn)化算法（MODA）提出了一種求解有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的新方法。通過(guò)在MODA算法中引入適應(yīng)度共享機(jī)制和目標(biāo)替代策略，提高了算法在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中的性能。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)和對(duì)結(jié)果的分析，驗(yàn)證了本文方法的有效性和優(yōu)越性。關(guān)鍵詞：有機(jī)朗肯循環(huán)；多目標(biāo)優(yōu)化；差分進(jìn)化算法；適應(yīng)度共享機(jī)制；目標(biāo)替代策略1.引言有機(jī)朗肯循環(huán)（OrganicRankineCycle,ORC）是一種利用有機(jī)工質(zhì)代替水作為工作流體的朗肯循環(huán)，能夠?qū)⒌蜏責(zé)崮苻D(zhuǎn)化為電能。相對(duì)于傳統(tǒng)的朗肯循環(huán)，有機(jī)朗肯循環(huán)具有更高的效率和更寬的工作溫度范圍。因此，有機(jī)朗肯循環(huán)在能源利用和環(huán)境保護(hù)方面具有重要的意義。有機(jī)朗肯循環(huán)的優(yōu)化問(wèn)題是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，需要同時(shí)考慮多個(gè)目標(biāo)函數(shù)，如發(fā)電效率、熱能轉(zhuǎn)換效率、溫度差等。由于目標(biāo)函數(shù)之間存在沖突，傳統(tǒng)的單目標(biāo)優(yōu)化方法無(wú)法有效地求解多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。因此，本文提出了一種基于MODA算法的有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化方法，通過(guò)引入適應(yīng)度共享機(jī)制和目標(biāo)替代策略，提高算法在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中的性能。2.有機(jī)朗肯循環(huán)模型本文采用的有機(jī)朗肯循環(huán)模型如下所示：-熱源溫度（TH）-冷凝溫度（TC）-膨脹閥溫度（Tt）-冷凝壓力比（Pc/Ph）-膨脹比（V1/V2）其中，熱源溫度和冷凝溫度決定了循環(huán)的熱力性能，膨脹閥溫度、冷凝壓力比和膨脹比決定了循環(huán)的能量轉(zhuǎn)換性能。3.MODA算法MODA算法是一種基于差分進(jìn)化的多目標(biāo)優(yōu)化算法，它通過(guò)引入個(gè)體間的適應(yīng)度共享機(jī)制和目標(biāo)替代策略，提高算法在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中的性能。MODA算法的基本流程如下：1)初始化種群：隨機(jī)生成一組個(gè)體作為初始種群。2)評(píng)估適應(yīng)度：對(duì)于每個(gè)個(gè)體，計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值，并計(jì)算適應(yīng)度。3)更新個(gè)體以及目標(biāo)函數(shù)：根據(jù)適應(yīng)度共享機(jī)制和目標(biāo)替代策略，更新個(gè)體的位置和目標(biāo)函數(shù)值。4)選擇個(gè)體：根據(jù)適應(yīng)度選擇一組優(yōu)秀的個(gè)體。5)終止條件判斷：判斷是否達(dá)到終止條件，如果是，則返回結(jié)果；否則，轉(zhuǎn)至第3步。4.有機(jī)朗肯循環(huán)的多目標(biāo)優(yōu)化方法本文提出的基于MODA算法的有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化方法如下所示：1)初始化種群：隨機(jī)生成一組有機(jī)朗肯循環(huán)的工作參數(shù)作為初始種群。2)評(píng)估適應(yīng)度：對(duì)于每個(gè)個(gè)體，使用有機(jī)朗肯循環(huán)模型計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值，并計(jì)算適應(yīng)度。3)更新個(gè)體以及目標(biāo)函數(shù)：根據(jù)適應(yīng)度共享機(jī)制和目標(biāo)替代策略，更新個(gè)體的工作參數(shù)和目標(biāo)函數(shù)值。4)選擇個(gè)體：根據(jù)適應(yīng)度選擇一組優(yōu)秀的個(gè)體作為下一代種群。5)終止條件判斷：判斷是否達(dá)到終止條件，如果是，則返回結(jié)果；否則，轉(zhuǎn)至第3步。通過(guò)以上步驟，我們可以求解有機(jī)朗肯循環(huán)的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，得到一組最優(yōu)解集。5.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了驗(yàn)證本文方法的有效性和優(yōu)越性，我們將其與其他幾種常用的多目標(biāo)優(yōu)化方法進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法在求解有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中具有較好的性能和魯棒性。6.結(jié)論本文提出了一種基于MODA算法的有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化方法，通過(guò)引入適應(yīng)度共享機(jī)制和目標(biāo)替代策略，提高了算法在多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法在求解有機(jī)朗肯循環(huán)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中具有較好的效果和魯棒性。本文的研究對(duì)于提高有機(jī)朗肯循環(huán)的熱能轉(zhuǎn)換效率和電能發(fā)電效率具有重要意義，并為其在工程實(shí)際應(yīng)用中提供了可行的解決方案。參考文獻(xiàn)：[1]Wang,F.,&Li,R.(2017).Amulti-objectivedifferentialevolutionalgorithmbasedonfuzzydominanceandsharedfitnessforconstrainedoptimization.AppliedSoftComputing,60,604-617.[2]Deb,K.,&Jain,H.(2014).Anevolutionarymany-objectiveoptimizationalgorithmusingreference-point-basednon-dominatedsortingapproach,partI:Solvingproblemswithboxconstraints.IEEEtransactionsonevolutionarycomputation,18(4),577-601.[3]Yang,S.,Liu,H.,Liu,C.,&Dai,C.(2019).Anoveldifferentialevolutionwithorthogonalle