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作者：段欢欢;易智康;张笑恬;肖媛;崔国民;
单位：上海理工大学能源与动力工程学院上海市动力工程多相流动与传热重点实验室;河南牧业经济学院能源与智能工程学院;
摘要：RWCE(强制进化随机游走)算法应用于系统热集成时，最大步长既影响当前可行搜索域的范围，又影响整型变量的进化，固定参数设置降低了更优解产生的几率。因此提出一种融合自适应步长和自适应反向学习策略的RWCE算法。建立随机动态步长，在导向参数牵引下自动激励有利步长值持续进化；在此基础上，建立自适应反向学习策略改变个体进化路径，使算法在优化的不同阶段能够自动搜索最佳步长，并挖掘尽可能多的结构，充分发挥算法全局搜索和局部开发能力。最后研究并计算H6C10、H10C10、H13C7 3个典型中大规模算例，结果表明该方法能够进一步提升算法的寻优能力。
关键词：自适应;导向参数;反向学习;换热网络;RWCE
基金资助：国家自然科学基金资助项目(21978171,51976126); 中国博士后科学基金资助项目(2020T13043)
