摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 综述 | 第10-16页 |
1.1 研究背景、目点及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状综述 | 第11-13页 |
1.3 论文研究思路及主要研究内容 | 第13-16页 |
第二章 相关理论与技术 | 第16-27页 |
2.1 直觉模糊集理论 | 第16-20页 |
2.1.1 最优化问题与优化算法 | 第16-18页 |
2.1.2 直觉模糊集理论 | 第18-19页 |
2.1.3 直觉模糊熵理论 | 第19-20页 |
2.2 基本粒子群算法 | 第20-26页 |
2.2.1 粒子群算法原理 | 第20-21页 |
2.2.2 粒子群算法流程 | 第21-22页 |
2.2.3 粒子群算法改进 | 第22-26页 |
2.3 本章小结 | 第26-27页 |
第三章 系统核心算法研究 | 第27-45页 |
3.1 PSO算法多样性分析 | 第27-30页 |
3.2 直觉模糊种群熵IFPE | 第30-35页 |
3.2.1 直觉模糊种群熵的概念 | 第30-32页 |
3.2.2 IFPE的相关实验与验证 | 第32-35页 |
3.3 直觉模糊离散粒子群算法 | 第35-38页 |
3.3.1 基本BDPSO算法原理 | 第35-37页 |
3.3.2 直觉模糊离散粒子群算法研究 | 第37-38页 |
3.4 IFDPSO求解 0-1 背包问题 | 第38-44页 |
3.4.1 背包问题设置 | 第38-39页 |
3.4.2 相关实验数据 | 第39-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第四章 系统需求及其相关分析 | 第45-51页 |
4.1 系统需求分析 | 第45-46页 |
4.2 发电机组启动策略相关分析 | 第46-50页 |
4.2.1 机组启动顺序的分析 | 第46-48页 |
4.2.2 优化时间段的分析 | 第48-49页 |
4.2.3 系统初始功率的分析 | 第49-50页 |
4.3 本章小结 | 第50-51页 |
第五章 基于IFDPSO的机组启动决策支持系统设计 | 第51-58页 |
5.1 系统结构设计 | 第51-53页 |
5.1.1 系统体系结构 | 第51页 |
5.1.2 系统模块设计 | 第51-53页 |
5.2 系统算法设计 | 第53-57页 |
5.2.1 发电机组启动目标函数 | 第54-55页 |
5.2.2 发电机组启动约束条件 | 第55页 |
5.2.3 临界时间约束 | 第55-56页 |
5.2.4 启动功率约束 | 第56-57页 |
5.3 本章小结 | 第57-58页 |
第六章 基于IFDPSO的机组启动决策支持系统实现 | 第58-65页 |
6.1 系统开发平台设计 | 第58-59页 |
6.1.1 系统开发语言 | 第58页 |
6.1.2 数据库平台 | 第58-59页 |
6.2 研究结果与分析 | 第59-64页 |
6.2.1 假设想定 | 第59-60页 |
6.2.2 与传统经验方法的比较 | 第60-62页 |
6.2.3 不同初始功率的比较 | 第62-63页 |
6.2.4 不同优化时间段的比较 | 第63-64页 |
6.3 本章小结 | 第64-65页 |
第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
7.1 总结 | 第65-66页 |
7.2 进一步工作 | 第66-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-73页 |