| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·计算智能、进化计算与遗传算法 | 第8-10页 |
| ·遗传算法的产生、发展、应用与问题 | 第10-16页 |
| ·论文主要研究内容与创新点 | 第16-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 遗传算法与早熟收敛问题 | 第19-41页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第19-22页 |
| ·基本遗传算法的工作原理 | 第22-27页 |
| ·模式定理、积木块假说与收敛性 | 第27-32页 |
| ·早熟收敛现象及其成因解释 | 第32-36页 |
| ·早熟收敛的传统改进方法 | 第36-41页 |
| 第3章 多模态问题与模式交流多群体遗传算法 | 第41-59页 |
| ·多模态问题的几个概念说明 | 第41-42页 |
| ·多模态问题的动态进化性质分析 | 第42-47页 |
| ·模式交流多群体遗传算法框架 | 第47-52页 |
| ·模式算子收敛性与计算效率分析 | 第52-55页 |
| ·多模态函数优化实例计算分析 | 第55-59页 |
| 第4章 基于SCMPGA的神经网络进化建模算法设计 | 第59-76页 |
| ·神经网络进化建模问题 | 第59-60页 |
| ·基于SCMPGA框架的改进小生境遗传算法(INGA) | 第60-66页 |
| ·基于SCMPGA框架的改进并行遗传处算法(IPGA) | 第66-70页 |
| ·算法的仿真实例分析 | 第70-76页 |
| 第5章 在短期电力负荷预测中的应用 | 第76-86页 |
| ·基于ANN模型的电力负荷预测 | 第76-77页 |
| ·建立短期电力负荷预测ANN模型 | 第77-78页 |
| ·基于SCMPGA的神经网络模型的自动修正与设计 | 第78-80页 |
| ·应用实例与预测结果 | 第80-82页 |
| ·模型训练与负荷预测的人机接口 | 第82-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-102页 |
| 致谢 | 第102-104页 |
| 附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第104-106页 |
| 附录B(广西电力负荷预报模型与应用软件研究项目部分资料) | 第106-110页 |
