TY -的A2 Moreira Regina De法蒂玛佩拉尔塔穆尼斯盟——Niyonteze Jean De上帝盟——邹,福民非盟- Asemota,古德温Norense Osarumwense盟——Nsengiyumva沃尔特盟——Hagumimana诺盟——黄Longyun盟——Nduwamungu Aphrodis盟——Bimenyimana塞缪尔PY - 2021 DA - 2021/04/28 TI - Metaheuristic算法应用在太阳能空气加热器优化:回顾最近的趋势和未来前景SP - 6672579六世- 2021 AB -过渡到太阳能系统被认为是最重要的一个传统的化石燃料的替代品。直到最近,太阳能空气加热器(sah)在其他太阳能系统已经被广泛应用于各种家庭和工业应用。然而,最近的文献表明,sah的效率仍然很低。一些metaheuristic算法被用来增强这些SAH系统的效率。在论文中,我们不仅讨论SAH的技术用于提高性能,但我们也回顾了发表论文的大部分在SAH优化的应用。metaheuristic算法包括模拟退火(SA),粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA),人工蜂群(ABC) teaching-learning-based优化(TLBO)和精英teaching-learning-based优化(ETLBO)。对于这个研究,应该注意的是,本研究主要是基于文学在过去的十年里发表在好的能量顶级期刊。因此,本文清楚地表明,使用提出的所有六个metaheuristic算法结果显著的效率改进的选择优化设计为sah设置和操作参数。基于过去的文献和本文的结果比ABC ETLBO无疑更具竞争力,GA, PSO、SA和TLBO sah的优化同样的考虑问题。最后,基于覆盖六个最先进的metaheuristic技术,未来前景的一些观点和建议SAH优化建议。 This paper is the first-ever attempt to present the current developments to a large audience on the applications of metaheuristic methods in SAH optimization. Thus, researchers can use this paper for further research and for the advancement of the proposed and other recommended algorithms to generate the best performance for the various SAHs. SN - 1110-662X UR - https://doi.org/10.1155/2021/6672579 DO - 10.1155/2021/6672579 JF - International Journal of Photoenergy PB - Hindawi KW - ER -