| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 问题的提出 | 第10-13页 |
| 1.2 本文的研究思路 | 第13页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 粒子群优化算法简述 | 第16-22页 |
| 2.1 基本粒子群优化算法 | 第16页 |
| 2.2 粒子群优化算法的研究现状 | 第16-19页 |
| 2.2.1 算法的理论分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 算法的改进研究 | 第18-19页 |
| 2.2.3 种群的拓扑结构研究 | 第19页 |
| 2.3 基于控制思想的粒子群优化算法的研究 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于不确定离散系统最优控制的粒子群优化算法 | 第22-40页 |
| 3.1 不确定离散系统的最优控制简介 | 第22-23页 |
| 3.2 基于不确定离散系统最优控制的PSO算法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 算法的提出 | 第23页 |
| 3.2.2 算法模型的定义和分析 | 第23-25页 |
| 3.2.3 算法的稳定性分析 | 第25页 |
| 3.3 算法的控制器设计 | 第25-27页 |
| 3.4 算法的参数选择和流程 | 第27-29页 |
| 3.4.1 算法的参数选择 | 第27-28页 |
| 3.4.2 算法的流程 | 第28-29页 |
| 3.5 仿真测试 | 第29-35页 |
| 3.6 算法在电力系统经济分配问题(ELD)上的应用 | 第35-38页 |
| 3.6.1 问题描述 | 第35-36页 |
| 3.6.2 约束处理 | 第36-37页 |
| 3.6.3 仿真比较 | 第37-38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于过程优化的粒子群优化算法 | 第40-64页 |
| 4.1 寻优过程中各个因素分析 | 第40-43页 |
| 4.1.1 多样性变化的影响 | 第40-41页 |
| 4.1.2 平均速度的影响 | 第41-42页 |
| 4.1.3 相关变量定义 | 第42-43页 |
| 4.2 各个回路的控制器设计 | 第43-55页 |
| 4.2.1 基于多样性反馈控制的PSO算法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 基于适应值最优控制的PSO算法 | 第45-48页 |
| 4.2.3 基于平均速度反馈控制的PSO算法 | 第48-50页 |
| 4.2.4 仿真测试 | 第50-55页 |
| 4.3 基于过程优化的PSO算法 | 第55-62页 |
| 4.3.1 算法模型及分析 | 第55-56页 |
| 4.3.2 算法的跟踪规则 | 第56-58页 |
| 4.3.3 算法的流程 | 第58页 |
| 4.3.4 仿真和结果分析 | 第58-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 本文总结 | 第64页 |
| 5.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72页 |