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改进多目标粒子群算法的研究及其在电弧炉供电曲线优化中的应用

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 引言第13-33页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 电弧炉炼钢综述第14-19页
        1.2.1 电弧炉炼钢发展第14-15页
        1.2.2 电弧炉设备第15-17页
        1.2.3 电弧炉炼钢工艺第17-19页
    1.3 多目标最优化问题第19-21页
    1.4 多目标优化方法第21-26页
        1.4.1 标量化方法原理第22-23页
        1.4.2 基于种群的Non-Pareto方法第23-24页
        1.4.3 基于Pareto占优排序方法第24-26页
    1.5 粒子群算法研究及发展综述第26-31页
        1.5.1 群智能优化算法第26-27页
        1.5.2 粒子群优化算法第27-31页
        1.5.3 粒子群优化算法特点第31页
    1.6 论文结构第31-33页
第2章 基于经济指标的电弧炉供电优化模型第33-55页
    2.1 SR电弧炉主回路第33-34页
    2.2 SR电弧炉主回路电气特性的理论分析第34-38页
    2.3 SR电弧炉电抗对炼钢的影响第38-40页
        2.3.1 电弧炉阻抗构成第38-39页
        2.3.2 电抗对电弧稳定性的影响第39-40页
    2.4 电弧炉操作电抗模型第40-42页
    2.5 SR电弧炉供电优化模型第42-53页
        2.5.1 传统供电优化模型第42-45页
        2.5.2 基于经济指标的电弧炉供电优化模型第45-53页
    2.6 本章小结第53-55页
第3章 多目标粒子群算法及其收敛性分析第55-67页
    3.1 引言第55页
    3.2 粒子群算法起源第55-56页
    3.3 基本粒子群优化算法第56-58页
        3.3.1 算法原理第56-57页
        3.3.2 算法流程第57-58页
    3.4 多目标粒子群优化算法第58-61页
        3.4.1 非劣解的保存及精英集第58-59页
        3.4.2 全局最优解的选取第59-60页
        3.4.3 多目标粒子群优化算法的一般步骤第60-61页
    3.5 测试函数与性能评价第61-66页
        3.5.1 测试函数第61-64页
        3.5.2 性能评价第64-66页
    3.6 本章小结第66-67页
第4章 改进多目标粒子群算法第67-105页
    4.1 引言第67-68页
    4.2 基于Maximin的动态种群多目标粒子群算法第68-70页
        4.2.1 算法优化策略第68-70页
        4.2.3 算法流程第70页
    4.3 混沌变区域改进多目标粒子群优化算法第70-74页
        4.3.1 算法优化策略第71-73页
        4.3.2 算法流程第73-74页
    4.4 基于人工免疫网络的改进多目标粒子群优化算法第74-95页
        4.4.1 人工免疫网络优化算法第75-78页
        4.4.2 算法优化策略第78-88页
        4.4.3 算法流程第88页
        4.4.4 算法参数敏感性分析第88-91页
        4.4.5 算法收敛性能分析第91-95页
    4.5 仿真实验分析第95-102页
        4.5.1 仿真参数设置第95-96页
        4.5.2 无约束测试结果第96-98页
        4.5.3 无约束测试结果分析第98-99页
        4.5.4 约束测试结果第99-102页
        4.5.5 约束测试结果分析第102页
    4.6 本章小结第102-105页
第5章 改进粒子群算法在电弧炉供电优化中的应用第105-115页
    5.1 供电优化模型的求解第105-111页
        5.1.1 模型参数确定第105-106页
        5.1.2 优化目标转换第106-108页
        5.1.3 模型求解第108-111页
    5.2 优化结果分析第111-112页
    5.3 实际应用效果第112-114页
    5.4 本章小结第114-115页
第6章 结束语第115-119页
参考文献第119-131页
致谢第131-133页
攻读博士学位期间完成的论文第133-135页
作者简介第135页

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