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现代启发式优化方法研究及其在单元机组协调控制中的应用

Abstract第1-7页
摘要第7-8页
Contents第8-11页
List of Figures第11-13页
List of Tables第13-14页
Chapter 1: Introduction第14-24页
   ·Optimization process第14-15页
   ·Multi-objective optimization problem第15页
   ·Methods of solving multi-objective problems第15-16页
     ·Aggregated multi-objective problem into single objective problem第15-16页
     ·Using Pareto concept to find the desired trade-off curve第16页
   ·Optimization algorithms第16-17页
   ·The modern heuristic optimization algorithms第17-19页
     ·Performance evaluation of heuristic algorithms第18页
     ·Merits and drawbacks of heuristic algorithms第18-19页
   ·Current researches of power unit coordinated control problem第19-22页
     ·The power unit modelling第19-20页
     ·Power unit optimizers第20-22页
   ·Research contributions第22-24页
Chapter 2: Theory of Heuristic Algorithms第24-49页
   ·Preface第24页
   ·Genetic algorithm第24-28页
     ·The main uses of genetic algorithms第24-25页
     ·Genetic algorithm procedure第25-28页
     ·Comment on genetic algorithms第28页
   ·Differential evolution algorithm第28-34页
     ·Initialization第29页
     ·Mutation第29-30页
     ·Crossover第30页
     ·Selection第30页
     ·Stopping criterion第30页
     ·Population size第30页
     ·Theoretical analysis of differential evolution algorithm第30-33页
     ·Implementation of differential evolution algorithm第33-34页
     ·Comment on differential evolution algorithm第34页
   ·Particle swarm optimization第34-38页
     ·Particle swarm optimization recovering第35-36页
     ·Particle swarm optimization procedure第36页
     ·The variations of particle swarm optimization第36-37页
     ·Termination conditions第37-38页
   ·Simulated annealing algorithm第38-40页
     ·Parameters characterization第39-40页
     ·Termination criterion第40页
   ·Test benchmark functions第40-45页
     ·Ackley's function第40-41页
     ·De Jong's function N.5第41-42页
     ·Rosenbrock's valley第42-43页
     ·Schwefel's function第43-44页
     ·Rastrigin's function第44-45页
     ·Comment第45页
   ·Multi-objective evolutionary algorithms第45-49页
     ·The concept of Pareto optimality第46页
     ·Fundamental progress in MOEAs第46-49页
Chapter 3: Evolutionary Optimizers for Power Unit Coordinated Control Problem第49-65页
   ·Preface第49页
   ·Power unit control strategies第49-52页
     ·Turbine-following control strategy第50页
     ·Boiler-following strategy第50-51页
     ·The coordinate control strategy第51-52页
   ·Automatic generation control(AGC)第52页
   ·Solution procedure of power unit coordinated control problem第52-63页
     ·Case study第53-54页
     ·Linearization control第54-56页
     ·Supervisory control第56-63页
   ·A brief comparison through different optimizers in the literature第63-65页
Chapter 4: The Modified Differential Evolution Algorithm for Power UnitOptimization第65-73页
   ·Initialization第65页
   ·Mutation第65-66页
   ·Crossover pprobability第66-67页
   ·Selection第67页
   ·Termination condition第67页
   ·Parameters investigation第67-68页
   ·Application of the proposed m-DE algorithm第68-69页
   ·The computational complexity of m-DE algorithm第69-70页
   ·Performance verification of the proposed algorithm第70-73页
     ·The improvement of the proposed algorithm on the basic DE第70-71页
     ·Evaluation of m-DE relative to DE,GA and PSO algorithms第71-72页
     ·Minimization weighted equation第72页
     ·Results analysis第72-73页
Chapter 5: Implementation of MOEAs to The Power Unit Coordinated ControlProblem第73-86页
   ·Preface第73页
   ·The mathematical model of multi-objective power unit coordinated control problem第73-75页
   ·The reference Pareto fronts第75-77页
   ·The generated Pareto fronts by multi-objective genetic algorithm第77-80页
   ·Comparative study through SPEA-Ⅱ and NSGA-Ⅱ第80-85页
     ·SPEA-Ⅱ implementation第80-82页
     ·NSGA-Ⅱ implementation第82-85页
   ·Results analyses第85-86页
Chapter 6: Conclusion and Future Work第86-88页
   ·Conclusion第86-87页
   ·Contributions第87页
   ·Future work第87页
   ·Prospects第87-88页
References第88-95页
Appendix第95-98页
List of my publications during the PhD study第98-99页
Acknowledgement第99-100页
作者简介第100-101页
About The Author第101页

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