采用遗传算法的供热机组间电负荷与热负荷的优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状综述 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的研究内容及实施方案 | 第10-13页 |
| 第2章 遗传算法的分析研究 | 第13-20页 |
| 2.1 现代优化算法的发展介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 人工神经网络算法 | 第13页 |
| 2.1.2 蚁群算法 | 第13-14页 |
| 2.1.3 模拟退火算法 | 第14页 |
| 2.1.4 遗传算法 | 第14-15页 |
| 2.1.5 禁忌算法 | 第15-16页 |
| 2.1.6 总结 | 第16页 |
| 2.2 遗传算法的操作具体步骤 | 第16-20页 |
| 第3章 抽气供热机组热量消耗模型分析与建立 | 第20-26页 |
| 3.1 热量消耗函数模型确定 | 第20页 |
| 3.2 实验方案的确定 | 第20-21页 |
| 3.3 热量消耗值的计算 | 第21-23页 |
| 3.4 约束条件的设定 | 第23-25页 |
| 3.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 电、热负荷资源最大化利用软件实现 | 第26-47页 |
| 4.1 MATLAB软件介绍 | 第26-27页 |
| 4.2 遗传算法的MATLAB实现程序 | 第27-38页 |
| 4.2.1 对总群进行初始化代码块 | 第27-28页 |
| 4.2.2 计算适应度代码块 | 第28页 |
| 4.2.3 适应度的排序实现代码 | 第28-31页 |
| 4.2.4 选择操作 | 第31-32页 |
| 4.2.5 交叉操作 | 第32-34页 |
| 4.2.6 变异操作 | 第34-38页 |
| 4.3 热电负荷分配优化 | 第38-42页 |
| 4.3.1 热电负荷资源配置的改进算法 | 第38-39页 |
| 4.3.2 优化算法改进 | 第39-42页 |
| 4.4 热电负荷分配优化结果 | 第42-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 作者简介 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
