遗传算法在电力系统经济调度中的应用研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-10页 |
| ·本课题的研究背景及研究意义 | 第6页 |
| ·当前国内外发展动向 | 第6-7页 |
| ·电力系统有功负荷分配算法 | 第7页 |
| ·遗传算法在经济调度应用中的简介 | 第7-9页 |
| ·遗传算法解算经济调度的优越性 | 第8页 |
| ·发展趋势 | 第8-9页 |
| ·本论文的主要内容 | 第9-10页 |
| 第二章 传统遗传算法 | 第10-23页 |
| ·特征与发展 | 第10-13页 |
| ·遗传算法的应用 | 第13-15页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第15-23页 |
| 第三章 改进遗传算法及其设计思想 | 第23-29页 |
| ·遗传算法存在的不足 | 第23-24页 |
| ·爬山算法的简介 | 第24-25页 |
| ·改进方法 | 第25-29页 |
| ·混合遗传算法 | 第25页 |
| ·约束处理方法及选择方法 | 第25-26页 |
| ·自适应交叉、变异概率 | 第26-28页 |
| ·邻近变异搜索策略 | 第28-29页 |
| 第四章 实验研究 | 第29-49页 |
| ·数学模型 | 第29-30页 |
| ·整体算法设计思想 | 第30页 |
| ·整体算法流程 | 第30页 |
| ·遗传算法设计 | 第30-33页 |
| ·参数编码 | 第30-32页 |
| ·初始种群生成 | 第32页 |
| ·遗传算法最优个体保留策略 | 第32-33页 |
| ·遗传算法操作算子设计 | 第33页 |
| ·爬山算法设计 | 第33-34页 |
| ·邻近变异搜索策略 | 第33-34页 |
| ·爬山算法最优个体保留策略 | 第34页 |
| ·越限调整 | 第34页 |
| ·整个算法终止条件 | 第34-35页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·整个算法中遗传算法设计 | 第35页 |
| ·整个算法中爬山算法设计及流程 | 第35-36页 |
| ·算法流程图 | 第36-41页 |
| ·实例 | 第41-45页 |
| ·机组参数 | 第41页 |
| ·算法控制参数设置 | 第41-42页 |
| ·运行结果 | 第42-45页 |
| ·结果比较 | 第45-48页 |
| ·结论 | 第48-49页 |
| 第五章 总结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-57页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第57页 |
