| 摘要 | 第1-7页 |
| Summary | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-18页 |
| ·最优化问题 | 第9页 |
| ·智能优化算法 | 第9-10页 |
| ·主要的智能优化算法 | 第10-12页 |
| ·遗传算法 | 第10页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第10-11页 |
| ·模拟退火算法 | 第11页 |
| ·蚁群算法 | 第11页 |
| ·粒子群算法 | 第11-12页 |
| ·人工鱼群算法 | 第12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·课题研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基本混合蛙跳算法 | 第18-24页 |
| ·算法简介 | 第18页 |
| ·理论基础 | 第18-19页 |
| ·Memeti 算法 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法 | 第19页 |
| ·基本原理 | 第19-20页 |
| ·数学模型 | 第20页 |
| ·算法流程 | 第20-22页 |
| ·核心步骤 | 第22页 |
| ·算法特点 | 第22页 |
| ·算法的优点和不足 | 第22-24页 |
| 第三章 基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法 | 第24-30页 |
| ·正交实验原理 | 第24页 |
| ·邻域正交交叉算子 | 第24-25页 |
| ·基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法 | 第25-26页 |
| ·算法描述 | 第25页 |
| ·算法流程 | 第25-26页 |
| ·实验与仿真 | 第26-29页 |
| ·固定进化迭代次数下算法的收敛速度和精度 | 第26-28页 |
| ·固定收敛精度目标值下算法需要的迭代次数 | 第28-29页 |
| ·本章总结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法的参数分析 | 第30-39页 |
| ·寻优步长 | 第30-32页 |
| ·固定进化迭代次数的优化精度 | 第30-31页 |
| ·固定收敛精度下的迭代次数 | 第31-32页 |
| ·族群数及族群中个体数 | 第32-35页 |
| ·固定进化迭代次数的优化精度 | 第33-34页 |
| ·固定收敛精度下的迭代次数 | 第34-35页 |
| ·种群规模 | 第35-37页 |
| ·固定进化迭代次数下的优化精度和平均每次运行时间 | 第35-37页 |
| ·固定收敛精度下的迭代次数 | 第37页 |
| ·本章总结 | 第37-39页 |
| 第五章 基于混合蛙跳算法的支持向量机在电力系统的短期负荷预测 | 第39-52页 |
| ·短期负荷预测概述 | 第39-42页 |
| ·负荷特性分析 | 第39-41页 |
| ·负荷预测的特点 | 第41-42页 |
| ·负荷预测的步骤 | 第42页 |
| ·支持向量机 | 第42-45页 |
| ·支持向量机回归算法 | 第42-43页 |
| ·SVM 核函数及参数分析 | 第43-45页 |
| ·基于SFLA-OCO-SVM 的短期负荷预测模型 | 第45-50页 |
| ·构建SFLA-OCO-SVM 模型 | 第45-46页 |
| ·SFLA-OCO-SVM 流程 | 第46-47页 |
| ·实验仿真 | 第47-48页 |
| ·应用算例分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第六章 基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法的TSP 求解 | 第52-59页 |
| ·TSP 简介 | 第52-53页 |
| ·数学描述 | 第52-53页 |
| ·常规解法 | 第53页 |
| ·基于邻域正交交叉算子的混合蛙跳算法的TSP 求解 | 第53-55页 |
| ·编码方式 | 第53-54页 |
| ·适应度函数 | 第54页 |
| ·交叉操作 | 第54-55页 |
| ·位置的更新 | 第55页 |
| ·算法流程 | 第55-56页 |
| ·实例测试 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·研究工作的总结 | 第59页 |
| ·进一步的研究内容 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 导师简介 | 第69-70页 |
