基于统计特征的优化程序中的参数选择

摘要

换热网络（HEN）模型中以Grossmann分级超结构最为典型，此后提出了简化HEN识别和计算的"换热网络棋盘模型"。文章以棋盘模型"混合惩罚函数法"程序中的参数选择作个案讨论。因为程序中的参数非独立变量，多是高度相关，且HEN本身是严重的混合整数非线性问题，在求解中易陷入局部极值。文章对参数采用混合水平正交试验，加入统计的特性来确定最优参数组合及权重。对于10SP1计算得到了比原参数组合更好的结果，同时表明，收敛精度才是最重要的参数而非惩罚因子R。