| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 演化算法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 多目标优化的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 人工雨滴算法的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 基本的人工雨滴算法 | 第14-26页 |
| 2.1 人工雨滴算法简介 | 第14-15页 |
| 2.2 人工雨滴算法的基本流程 | 第15-23页 |
| 2.2.1 算法的关键算子 | 第15-19页 |
| 2.2.2 算法的流程 | 第19-20页 |
| 2.2.3 算法的理论分析 | 第20-21页 |
| 2.2.4 仿真实验 | 第21-23页 |
| 2.3 人工雨滴算法与其它相关算法的比较 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 先验驱动多目标人工雨滴算法 | 第26-52页 |
| 3.1 多目标优化研究中的一些关键问题 | 第26-30页 |
| 3.1.1 多目标优化问题描述 | 第27-29页 |
| 3.1.2 多目标优化的目标 | 第29-30页 |
| 3.2 基于先验知识的多目标人工雨滴算法 | 第30-39页 |
| 3.2.1 先验知识驱动的雨滴生成算子 | 第30-31页 |
| 3.2.2 改进的雨滴流动算子 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于最小距离测量的雨滴池更新算子 | 第32-34页 |
| 3.2.4 非支配排序的水汽更新算子 | 第34-37页 |
| 3.2.5 算法流程 | 第37-39页 |
| 3.3 算法理论分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 MOARA时间复杂性分析 | 第39-41页 |
| 3.3.2 MOARA收敛性分析 | 第41页 |
| 3.4 仿真研究与结果分析 | 第41-50页 |
| 3.4.1 多目标测试函数 | 第42-44页 |
| 3.4.2 对比算法 | 第44-45页 |
| 3.4.3 评价指标 | 第45-46页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 4 多目标人工雨滴算法在电力系统无功优化问题中的应用 | 第52-62页 |
| 4.1 电力系统无功优化问题简介 | 第52-53页 |
| 4.2 基于MOARA的多目标无功优化模型 | 第53-55页 |
| 4.3 算法步骤 | 第55-56页 |
| 4.3.1 编码 | 第55-56页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第56页 |
| 4.4 算例与结果分析 | 第56-61页 |
| 4.4.1 系统参数 | 第56-60页 |
| 4.4.2 计算参数 | 第60页 |
| 4.4.3 算例结果分析 | 第60-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 在校期间发表的论文、专利、获奖及社会评价等 | 第71页 |