遗传算法的自适应改进及在无功优化问题中的应用研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-14页 |
| ·遗传算法概述 | 第11页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| ·本文的研究工作与创新点 | 第12-13页 |
| ·研究工作 | 第12页 |
| ·创新点 | 第12-13页 |
| ·本文的章节组织 | 第13-14页 |
| 2 遗传算法概述 | 第14-29页 |
| ·遗传算法的发展和应用前景 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的基本概念与思想特点 | 第15-18页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第15-16页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第16页 |
| ·遗传算法的特点 | 第16-18页 |
| ·遗传算法的基本操作与工作流程 | 第18-19页 |
| ·遗传算法的数学理论基础 | 第19-24页 |
| ·模式理论 | 第19-22页 |
| ·积木块假设 | 第22-23页 |
| ·隐含并行性 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的实现方法 | 第24-29页 |
| ·遗传编码 | 第24-25页 |
| ·种群设定 | 第25-26页 |
| ·适应度函数 | 第26页 |
| ·遗传算子 | 第26-27页 |
| ·遗传算法运行参数的选择 | 第27-29页 |
| 3 遗传算法的自适应改进 | 第29-36页 |
| ·简单遗传算法的缺点 | 第29页 |
| ·遗传算法的自适应改进策略 | 第29-31页 |
| ·复制策略的自适应调整 | 第29-30页 |
| ·变异策略的自适应调整 | 第30-31页 |
| ·算例 | 第31-34页 |
| ·算例1 | 第31-32页 |
| ·算例2 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 4 应用改进后的GA求解无功优化、规划问题 | 第36-44页 |
| ·问题的提出 | 第36页 |
| ·无功优化数学模型 | 第36-37页 |
| ·求解算法 | 第37-40页 |
| ·编码方案 | 第38页 |
| ·基于专家知识的变异策略 | 第38页 |
| ·目标函数计算 | 第38-39页 |
| ·散列表存储技术 | 第39-40页 |
| ·无功规划实例分析 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-44页 |
| 5 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文与成果 | 第49-50页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第50页 |
