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针对单层优化算法求解换热网络不易找到最优解以及传统的双层优化算法计算成本较高的问题,研究以年综合费用最小值为优化目标,提出了基于抽样平均近似的双层改进粒子群算法求解无分流换热网络综合。该算法在优化初始阶段对内层变量优化时以抽样平均近似方法为基础,根据随机挑选的部分粒子信息快速评价外层的换热网络结构,而外层优化通过结合变异算子的量子粒子群算法对模型结构进行优化。待缩小最优网络结构的范围后再通过竞争群算法深度优化热负荷等连续变量,从而得到最优的年综合费用。研究所提出的算法通过抽样平均近似方法对外层结构模型进行