首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

多目标进化算法的研究及其在负荷分配中的应用

中文摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 概论第11-18页
   ·选题背景及意义第11页
   ·进化算法概述第11-14页
   ·进化算法在火电厂负荷分配中的应用现状第14-16页
   ·本文的主要内容第16-18页
第二章 火电机组负荷分配的数学模型第18-33页
   ·负荷分配经济指标第18-19页
   ·阀点效应第19-20页
   ·网损的计算第20-26页
   ·污染排放问题第26-27页
   ·快速性的考虑第27-28页
   ·经济负荷分配问题第28页
   ·环境经济负荷分配问题第28-30页
   ·考虑快速性与经济性的负荷分配问题第30-31页
   ·考虑经济、快速和污染排放的负荷分配问题第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 混沌遗传算法及其在负荷分配问题中的应用第33-46页
   ·标准遗传算法第33-40页
     ·遗传算法基本概念第33-34页
     ·遗传算法基本流程第34页
     ·遗传算法的编码方式第34-36页
     ·遗传算法的适应度函数第36-37页
     ·遗传算子第37-40页
   ·混沌优化方法第40-41页
   ·混沌遗传算法第41-43页
     ·基于混沌序列的选择方式第41-42页
     ·基于混沌序列的变异方式第42页
     ·变尺度混沌优化方法第42-43页
     ·算法流程第43页
   ·混沌遗传算法在负荷分配中的应用第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 多目标进化算法的研究及其在多目标负荷分配中的应用第46-69页
   ·多目标优化问题的描述第46-48页
   ·多目标进化算法发展概述第48-57页
     ·第一阶段第48-50页
     ·第二阶段第50-57页
     ·第三阶段第57页
   ·性能评价标准第57-58页
   ·几种经典多目标进化算法的性能比较第58-59页
   ·NSGA-Ⅱ在多目标负荷分配中的应用第59-68页
     ·NSGA-Ⅱ算法的约束处理第59-60页
     ·NSGA-Ⅱ算法在考虑经济和快速性的负荷分配问题中的应用第60-62页
     ·NSGA-Ⅱ算法在经济/环境负荷分配中的应用第62-66页
     ·NSGA-Ⅱ算法在考虑经济、快速和NOx排放负荷分配中的应用第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第五章 多智能体多目标进化算法及其在负荷分配中的应用第69-86页
   ·多智能体系统第69-75页
     ·智能体的概念第69-72页
     ·多智能体系统第72-75页
   ·多智能体多目标进化算法第75-78页
     ·用于多目标优化问题的多智能体系统第75-76页
     ·多智能体多目标进化算子第76-77页
     ·外部集中部分个体的优化第77-78页
     ·算法流程第78页
   ·最优折中解第78-79页
   ·MAMOEA在经济快速负荷分配问题中的应用第79-82页
   ·MAMOEA在环境经济负荷分配中的应用第82-85页
   ·本章小结第85-86页
第六章 多智能体量子多目标进化算法及其在负荷分配中的应用第86-101页
   ·量子力学的基本概念第86-87页
   ·量子编码与量子计算第87-91页
     ·单量子比特第87页
     ·单量子比特第87-88页
     ·双量子比特和多量子比特第88-89页
     ·量子逻辑门第89-91页
   ·量子编码的多智能体第91-92页
     ·多智能体量子的局部环境与表示方法第91页
     ·多智能体量子的更新第91-92页
   ·多智能体量子多目标进化算法(MAQMOEA)第92-95页
     ·多智能体量子进化算子第92页
     ·对外部集代表性个体的保持策略第92-93页
     ·算法流程第93-95页
   ·MAQMOEA在环境/经济负荷分配中的应用第95-98页
   ·MAQMOEA在经济、环境、快速负荷分配中的应用第98-100页
   ·本章小结第100-101页
第七章 结论与展望第101-103页
   ·主要工作和创新点第101-102页
   ·今后的研究内容第102-103页
参考文献第103-111页
致谢第111-112页
攻读博士期间发表的学术论文第112-113页
攻读博士期间参加的科研工作第113页

论文共113页,点击 下载论文
上一篇:网络控制系统的稳定性研究及调度策略
下一篇:智能工程体系及其在电力负荷预测中的应用研究