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中文摘要：
针对标准DE（差分进化）算法在优化换热网络时出现的局部搜索能力弱、易陷入局部最优等问题，本文建立了一种基于动态拓扑结构的分布式Memetic差分进化算法，同步综合换热网络。首先，在子种群内部采用基于欧拉距离的动态拓扑结构，子种群之间采用冯诺依曼拓扑结构，有效地加快了个体之间的信息交流，保持种群多样性，扩大搜索范围。继之，结合Memetic算法思想，将Hooke．Jeeves算法作为局部搜索策略，增强算法局部搜索能力。同时，对于局部搜索获得的新解，提出了一种协作学习机制，平衡算法的全局寻优与快速收敛能力。最后，为处理整型变量，提出了两条简单有效的整型变量优化策略，使算法实现了连续变量与整型变量的同步优化。选取两个经典算例验证了算法的有效性。算法应用于算例一，相对于现有文献的最优值，本文所得结构的费用值下降了1783$／a，表明算法的性能优于标准DE算法以及其它改进版本的DE算法。算法应用于算例二，相对于现有文献的最优值，本文所得结构的费用值下降了1209$／a，表明算法能够有效地处理大规模换热网络问题，具有很强的鲁棒性。
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