| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 电力经济调度 | 第9-10页 |
| 1.1.2 最优化方法 | 第10-11页 |
| 1.1.3 基于进化计算求解最优化问题的方法 | 第11-12页 |
| 1.1.4 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 论文的主要研究工作和组织结构 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 论文的主要组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 优化算法介绍 | 第16-21页 |
| 2.1 优化研究基础 | 第16-17页 |
| 2.1.1 最优化问题 | 第16-17页 |
| 2.1.2 没有免费午餐定理 | 第17页 |
| 2.2 遗传算法 | 第17-18页 |
| 2.3 蚁群算法 | 第18页 |
| 2.4 模拟退火 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 粒子群算法和差分进化算法分析 | 第21-30页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第21-23页 |
| 3.1.1 算法原理 | 第21-22页 |
| 3.1.2 算法改进 | 第22页 |
| 3.1.3 算法流程 | 第22-23页 |
| 3.2 差分进化算法 | 第23-24页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第23页 |
| 3.2.2 算法原理 | 第23-24页 |
| 3.3 实验设计及分析 | 第24-29页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第24-27页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于中度干扰的粒子群算法及其在电力负荷经济调度中的应用 | 第30-46页 |
| 4.1 引言 | 第30页 |
| 4.2 基于中度干扰策略的PSO算法 | 第30-32页 |
| 4.3 对比试验 | 第32-40页 |
| 4.3.1 试验设计 | 第32-34页 |
| 4.3.2 仿真结果比较分析 | 第34-40页 |
| 4.4 MDPSO算法在电力经济调度中的应用 | 第40-45页 |
| 4.4.1 电力经济调度问题的带约束条件的数学模型 | 第40-42页 |
| 4.4.2 MDPSO经济调度算法的设计 | 第42-44页 |
| 4.4.3 仿真实验与结果分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 一种基于变异策略的DE算法及其在电力经济调度中的应用 | 第46-55页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 基于柯西变异的差分进化算法 | 第46-48页 |
| 5.2.1 引入柯西变异的差分进化算法 | 第46-48页 |
| 5.2.2 LMDE算法 | 第48页 |
| 5.3 比较实验及分析 | 第48-51页 |
| 5.3.1 试验设计 | 第48-49页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第49-51页 |
| 5.4 LMDE算法在电力经济调度中的应用 | 第51-54页 |
| 5.4.1 约束处理子程序 | 第51-52页 |
| 5.4.2 算法实现步骤 | 第52页 |
| 5.4.3 仿真实验与结果分析 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |
