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基于分解的多目标优化算法研究及其在小水电调度中的应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 选题背景及意义第10-11页
    1.2 小水电多目标优化调度研究现状第11-14页
        1.2.1 小水电多目标优化调度国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 小水电多目标优化调度算法研究现状第12-14页
        1.2.3 小水电多目标优化调度发展趋势第14页
    1.3 论文来源与组织结构第14-17页
        1.3.1 课题来源第14-15页
        1.3.2 论文组织结构第15-17页
第2章 多目标优化问题与标准分解算法第17-26页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 多目标优化问题第18-19页
        2.2.1 多目标优化问题简述第18-19页
        2.2.2 基于分解的多目标优化算法MOEA/D的提出第19页
    2.3 基于分解的多目标优化算法MOEA/D框架第19-22页
        2.3.1 多目标分解方法第19-20页
        2.3.2 算法流程第20-22页
    2.4 MOEA/D算法框架研究现状第22-25页
        2.4.1 MOEA/D算法框架的不同研究路线第22-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于角度选择的改进MOEA/D算法第26-43页
    3.1 引言第26页
    3.2 标准算法存在的问题第26-28页
    3.3 MOEA/D-AU算法第28-32页
        3.3.1 算法基本原理第28-29页
        3.3.2 算法实现及流程第29-32页
        3.3.3 算法复杂度分析第32页
    3.4 实验设计与结果分析第32-42页
        3.4.1 标准测试函数及性能评价指标第32-34页
        3.4.2 比较算法及实验参数设定第34-35页
        3.4.3 角度范围系数G的影响第35-37页
        3.4.4 实验结果及分析第37-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于自适应角度选择的改进MOEA/D-AU算法第43-56页
    4.1 引言第43页
    4.2 自适应动态调整策略第43-44页
    4.3 MOEA/D-AAU算法第44-48页
        4.3.1 自适应动态调整策略的引入第44-46页
        4.3.2 算法实现及流程第46-47页
        4.3.3 算法复杂度分析第47-48页
    4.4 实验设计与结果分析第48-55页
        4.4.1 标准测试函数及性能评价指标第48-49页
        4.4.2 实验比较算法及参数设定第49-50页
        4.4.3 实验结果及分析第50-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第5章 梯级小水电智能调度管理系统及算法应用第56-72页
    5.1 前言第56页
    5.2 系统分析与设计第56-58页
        5.2.1 系统设计要求第56-57页
        5.2.2 系统开发框架第57-58页
        5.2.3 系统运行环境第58页
    5.3 调度管理系统功能模块设计第58-62页
        5.3.1 系统功能结构第58-59页
        5.3.2 调度决策模块第59-60页
        5.3.3 智能算法模块第60页
        5.3.4 调度模型模块第60-61页
        5.3.5 数据管理模块第61-62页
    5.4 管理系统整体及各模块实现第62-65页
        5.4.1 系统整体界面第62-63页
        5.4.2 系统各模块界面第63-65页
    5.5 MOEA/D-AAU算法系统实现第65-71页
        5.5.1 调度模型原则第65-66页
        5.5.2 小水电多目标调度模型第66-68页
        5.5.3 MOEA/D-AAU算法系统实现第68-71页
    5.6 本章小结第71-72页
第6章 总结与展望第72-74页
    6.1 结论第72-73页
    6.2 展望第73-74页
参考文献第74-80页
致谢第80-81页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第81页

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