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 |