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基于遗传算法的决策空间离散分布约束优化问题研究

摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-30页
   ·课题背景第15页
   ·决策空间离散约束优化问题第15-18页
     ·约束优化问题第15-16页
     ·决策变量定义区间不连续与决策空间离散第16-17页
     ·数学描述第17-18页
     ·处理难点第18页
   ·单目标约束优化问题第18-23页
     ·单目标智能优化算法第18-19页
     ·单目标优化问题的约束条件处理方法第19-23页
   ·多目标约束优化问题第23-25页
     ·多目标优化算法第23-24页
     ·多目标优化约束条件处理第24-25页
   ·双层规划问题第25-27页
     ·双层规划算法第25-27页
     ·双层规划约束条件处理方法第27页
   ·研究动机与创新点第27-28页
   ·本文组织结构第28-30页
第2章 算法选择与不可行解处理第30-45页
   ·算法选择第30-32页
   ·解修补方法研究动机第32-33页
   ·基于决策变量定义区间的解修补方法第33-36页
     ·不可行解类型分析第33-34页
     ·修补算法流程第34-36页
     ·复杂度分析第36页
   ·仿真第36-43页
     ·算例与仿真环境说明第36-37页
     ·解修补过程第37-38页
     ·两类约束条件对算法的影响第38-41页
     ·决策变量未定义区间宽度对算法的影响第41-43页
   ·本章小结第43-45页
第3章 决策空间离散单目标约束优化问题求解第45-61页
   ·决策空间离散的单目标约束优化问题第45-46页
   ·研究动机第46-49页
     ·小生境技术第46-47页
     ·精英保留策略第47-49页
   ·算法设计第49-50页
     ·多精英保留策略设计第49页
     ·算法流程第49-50页
     ·计算复杂度与收敛性分析第50页
   ·仿真第50-60页
     ·多精英保留策略对比第50-52页
     ·考虑脱硫补偿电价的火电厂厂级负荷优化分配第52-60页
   ·本章小结第60-61页
第4章 决策空间离散多目标约束优化问题求解第61-77页
   ·决策空间离散的多目标约束优化问题第61-63页
   ·研究动机第63-64页
     ·难点分析第63-64页
     ·算法选择第64页
   ·算法设计与实现第64-67页
     ·算法目的与实现第64-66页
     ·算法流程与实现第66-67页
     ·复杂度与收敛性分析第67页
   ·仿真第67-75页
     ·考虑经济性与快速性的厂级负荷优化分配第67-71页
     ·考虑/不考虑未定义区间对比第71-75页
     ·与SPEA2算法对比第75页
   ·本章小结第75-77页
第5章 决策空间离散双层规划问题求解第77-97页
   ·双层规划问题第77-81页
     ·数学模型与决策过程第77-81页
     ·决策空间离散的双层规划问题第81页
   ·研究动机第81-82页
   ·算法设计与实现第82-85页
     ·难点第82-83页
     ·算法流程第83-84页
     ·计算复杂度与适应性分析第84-85页
   ·仿真第85-96页
     ·算法有效性测试第85-87页
     ·数值仿真第87-88页
     ·风场—火电厂联合调度算例仿真第88-96页
   ·本章小结第96-97页
第6章 结论与展望第97-99页
   ·总结第97页
   ·进一步工作第97-99页
参考文献第99-113页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第113-114页
攻读博士学位期间参加的科研工作第114-115页
致谢第115-116页
作者简介第116页

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