| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·课题来源和研究背景 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·负荷经济调度系统的求解方法 | 第13-18页 |
| ·传统方法 | 第13-15页 |
| ·现代优化算法 | 第15-17页 |
| ·混合算法 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容 | 第18-20页 |
| 2 负荷经济调度系统的数学模型 | 第20-27页 |
| ·负荷分配的数学模型 | 第20-23页 |
| ·经济性目标函数及约束条件 | 第20-21页 |
| ·快速性目标函数及约束条件 | 第21-22页 |
| ·多目标优化的负荷分配数学模型 | 第22-23页 |
| ·机组优化组合的数学模型 | 第23-25页 |
| ·目标函数 | 第24页 |
| ·约束条件 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-27页 |
| 3 基于混沌遗传混合算法的负荷分配研究 | 第27-47页 |
| ·基本遗传算法 | 第27-31页 |
| ·基本遗传算法概述 | 第27-28页 |
| ·基本遗传算法的步骤 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的缺陷 | 第30-31页 |
| ·混沌优化方法 | 第31-35页 |
| ·混沌优化的基本思想 | 第31-33页 |
| ·基本混沌优化算法的步骤 | 第33页 |
| ·混沌优化的缺陷 | 第33-35页 |
| ·混沌遗传混合算法的研究 | 第35-40页 |
| ·混沌遗传混合算法的优点 | 第35页 |
| ·混沌遗传混合算法的步骤 | 第35-37页 |
| ·应用于经济负荷分配问题 | 第37-39页 |
| ·应用于多目标优化的负荷分配问题 | 第39-40页 |
| ·数值仿真及结果分析 | 第40-43页 |
| ·算例及结果分析 | 第43-46页 |
| ·算例一:经济负荷分配问题 | 第43-44页 |
| ·算例二:多目标优化的负荷分配问题 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 4 基于模糊决策的改进遗传算法用于机组优化组合研究 | 第47-60页 |
| ·模糊决策基本原理 | 第47-51页 |
| ·模糊决策的相关概念 | 第47-50页 |
| ·模糊决策和模糊推理系统 | 第50-51页 |
| ·基于模糊决策的改进遗传算法 | 第51-57页 |
| ·采用二进制矩阵编码 | 第51-52页 |
| ·种群初始化及对约束条件的处理 | 第52-54页 |
| ·适应度函数的选择 | 第54-55页 |
| ·采用模糊决策设计遗传算子 | 第55-57页 |
| ·算例及结果分析 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 5 负荷经济调度系统的研究 | 第60-68页 |
| ·系统概述 | 第60-62页 |
| ·开发负荷经济调度系统的必要性 | 第60页 |
| ·负荷经济调度系统的原理 | 第60-61页 |
| ·系统的总体流程设计 | 第61-62页 |
| ·算例及结果分析 | 第62-67页 |
| ·算例一 | 第62-64页 |
| ·算例二 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录 A | 第73-75页 |
| 附录 B | 第75-79页 |
| 附录 C | 第79-81页 |
| 作者简历 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |