| 中文摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-16页 |
| ·选题背景 | 第6-7页 |
| ·无功优化问题及其发展历程与现状 | 第7-14页 |
| ·传统经典算法 | 第8-11页 |
| ·人工智能优化算法 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 细菌群体趋药性算法 | 第16-29页 |
| ·细菌趋药性（BC）二维模型的建立与描述 | 第17-20页 |
| ·细菌趋药性（BC）算法由二维扩展到N 维的改进策略 | 第20-21页 |
| ·细菌趋药性（BC）算法改进参数更新 | 第21-24页 |
| ·引诱剂环境下细菌信息交互模式 | 第24-25页 |
| ·细菌群体趋药性（BCC）算法的提出 | 第25-26页 |
| ·二维空间中细菌群体趋药性算法算例测试 | 第26-29页 |
| 第三章 基于细菌群体趋药性算法的无功优化 | 第29-34页 |
| ·无功优化数学模型举例 | 第29-31页 |
| ·经典的数学模型 | 第29-30页 |
| ·电力市场下的数学模型 | 第30-31页 |
| ·细菌群体趋药性算法应用于无功优化问题的数学模型 | 第31-33页 |
| ·建立无功优化数学模型 | 第31页 |
| ·算法步骤 | 第31-32页 |
| ·离散变量的处理 | 第32-33页 |
| ·算法流程图 | 第33-34页 |
| 第四章 算例及分析 | 第34-43页 |
| ·IEEE30 节点系统测试 | 第34-38页 |
| ·测试系统数据 | 第34-36页 |
| ·优化计算结果 | 第36-38页 |
| ·IEEE118 节点系统测试 | 第38-40页 |
| ·测试系统数据 | 第38-39页 |
| ·优化计算结果 | 第39-40页 |
| ·算法相关参数讨论与结果分析 | 第40-43页 |
| ·改变步长时对寻优结果的影响 | 第40-41页 |
| ·改变细菌个数对寻优结果的影响 | 第41-42页 |
| ·细菌群体趋药性算法与其他优化算法的比较 | 第42-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| ·展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第50页 |