一種自適應(yīng)差分進(jìn)化算法及其在空間堆智能設(shè)計(jì)中的初步應(yīng)用

方 力陳春花周 文楊子輝汪建業(yè)

1（中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院 合肥230031）

2（中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 合肥230027）

隨著航天技術(shù)的發(fā)展和太空探索的深入，空間資源的探索及開發(fā)也成為大國競爭的重要領(lǐng)域［1］。先進(jìn)電源技術(shù)是實(shí)現(xiàn)深空探測任務(wù)的關(guān)鍵因素，小型空間反應(yīng)堆則是最有前景的解決方案之一［2］。自1950年代以來，美國和俄羅斯（前蘇聯(lián)）相繼開展小型空間反應(yīng)堆的研究工作［3］，分別提出了SNAP-10A、Kilopower、ROMASHK、BUK、TOPAZ［4］等 電源。由美國提出的Kilopower是世界各國研發(fā)的空間核反應(yīng)堆電源中的佼佼者［5］。

由于空間堆的特殊性，對(duì)其堆芯體積和質(zhì)量的優(yōu)化有著極高的設(shè)計(jì)價(jià)值［6］。目前常用的優(yōu)化模式仍然是以設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合大量的搜索計(jì)算。但由于堆芯系統(tǒng)自身的復(fù)雜性、參數(shù)之間的強(qiáng)耦合性等因素，人工求解過程非常低效耗時(shí)，且不易獲得全局最優(yōu)解［7］。與依靠人工經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)相比，現(xiàn)代啟發(fā)式搜索方法非常適合求解高度復(fù)雜的非凸、不可導(dǎo)、非線性的優(yōu)化問題［8］，如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等，已被國內(nèi)外廣泛應(yīng)用于堆芯設(shè)計(jì)優(yōu)化領(lǐng)域［9?11］。然而，研究發(fā)現(xiàn)上述算法仍然存在參數(shù)敏感和收斂性差的問題。差分進(jìn)化（Differential Evolution，DE）算法作為一種非常有潛力的優(yōu)化算法，由于其參數(shù)敏感性低、易實(shí)現(xiàn)、收斂快、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)［12］，而被廣泛應(yīng)用。Sacco等［13］將DE算法應(yīng)用于反應(yīng)堆堆芯設(shè)計(jì)問題，取得了良好的效果。本文基于DE算法，針對(duì)空間堆堆芯優(yōu)化設(shè)計(jì)問題，為了增強(qiáng)其尋優(yōu)能力，平衡全局和局部搜索能力，提出了一種自適應(yīng)的參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整策略，同時(shí)結(jié)合SuperMC軟件平臺(tái)［14］，將其應(yīng)用到空間堆優(yōu)化領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)高效低成本的堆芯優(yōu)化設(shè)計(jì)?！?br>