| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外对输电线路优化问题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 输电线路路径选择的基本要求 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外对输电线路优化问题的研究 | 第12-13页 |
| 1.3 本文内容及创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 输电线路优化模型构建 | 第15-26页 |
| 2.1 输电线路优化 | 第15-17页 |
| 2.1.1 输电线路的基本概念 | 第15页 |
| 2.1.2 输电线路设计时应注意的影响因素 | 第15-16页 |
| 2.1.3 输电线路优化的目标和特点 | 第16-17页 |
| 2.2 路径优化 | 第17-22页 |
| 2.2.1 路径优化的基本问题 | 第17-19页 |
| 2.2.2 常用的解决路径优化问题的算法 | 第19-22页 |
| 2.3 输电线路路径优化模型构建 | 第22-25页 |
| 2.3.1 输电线路路径优化模型分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 栅格模型和矢量模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 地图单元格 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于蚁群算法的线路优化 | 第26-36页 |
| 3.1 蚁群算法简介 | 第26-29页 |
| 3.1.1 蚁群算法的基本原理 | 第26-27页 |
| 3.1.2 基本蚁群算法的数学模型 | 第27-29页 |
| 3.2 蚁群算法应用于输电线路路径优化 | 第29-34页 |
| 3.2.1 下一步可行点集 | 第30-31页 |
| 3.2.2 蚂蚁的选择策略 | 第31页 |
| 3.2.3 信息素更新规则 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于遗传-蚁群混合算法的线路优化 | 第36-46页 |
| 4.1 遗传算法简介 | 第36-38页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第36-37页 |
| 4.1.2 基本遗传算法的数学模型 | 第37-38页 |
| 4.2 遗传-蚁群混合算法应用于输电线路优化 | 第38-45页 |
| 4.2.1 编码 | 第40页 |
| 4.2.2 变异算子 | 第40-41页 |
| 4.2.3 交叉算子 | 第41页 |
| 4.2.4 适应度函数 | 第41-42页 |
| 4.2.5 选择算子 | 第42-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实例分析 | 第46-56页 |
| 5.1 实例应用平台 | 第46-49页 |
| 5.1.1 Google Earth | 第47页 |
| 5.1.2 ACIS/HOOPS平台 | 第47-48页 |
| 5.1.3 路径优化的实现过程 | 第48-49页 |
| 5.2 数据获取和转化处理 | 第49-52页 |
| 5.3 三维地形重构显示 | 第52-53页 |
| 5.4 优化路径 | 第53-55页 |
| 5.4.1 模拟地形中显示优化路径 | 第53-54页 |
| 5.4.2 Google Earth上显示优化路径 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间的论文发表及项目参与情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |