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改进遗传算法及水库群优化调度研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第16-35页
    1.1 选题背景及研究意义第16-17页
    1.2 国内外研究现状第17-30页
        1.2.1 水库(群)优化调度方法研究第17-26页
        1.2.2 并行计算相关研究第26-27页
        1.2.3 水库(群)调度风险研究第27-30页
    1.3 目前存在的主要问题及发展趋势第30-31页
    1.4 本文主要研究内容及创新点第31-35页
        1.4.1 主要研究内容第31-33页
        1.4.2 创新点第33-35页
第2章 基于自组织映射的改进遗传算法及其应用第35-53页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 遗传算法基本理论第36-42页
        2.2.1 基本思想第36页
        2.2.2 基本操作第36-40页
        2.2.3 实现步骤第40页
        2.2.4 算法评价第40-42页
    2.3 向组织映射遗传算法(SOM-GA)第42-45页
        2.3.1 自组织映射算法第42-43页
        2.3.2 基于SOM算法的个体更新策略第43-44页
        2.3.3 自组织映射遗传算法计算步骤第44-45页
    2.4 算法测试及结果分析第45-52页
        2.4.1 测试函数选取第46-48页
        2.4.2 结果分析第48-52页
    2.5 本章小结第52-53页
第3章 基于自组织映射遗传算法的梯级水库群调度模型优化研究第53-72页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 基于SOM-GA的梯级蓄能调度图优化研究第54-64页
        3.2.1 保证出力最大梯级蓄能调度图模型第54-57页
        3.2.2 基于SOM-GA的蓄能调度图优化计算步骤第57-59页
        3.2.3 实例分析第59-64页
    3.3 基于SOM-GA的梯级水库群发电优化调度研究第64-70页
        3.3.1 梯级水库群中长期发电调度优化模型第64-65页
        3.3.2 SOM-GA算法的个体初始化策略第65-66页
        3.3.3 基于SOM-GA的梯级水库群发电优化调度计算步骤第66页
        3.3.4 实例分析第66-70页
    3.4 本章小结第70-72页
第4章 基于并行设计的均匀自组织映射遗传算法的梯级水库群优化调度研究第72-87页
    4.1 引言第72-73页
    4.2 均匀设计第73-76页
        4.2.1 基本思想及相关定理第73-75页
        4.2.2 试验点选取原则第75页
        4.2.3 均匀设计表构造步骤第75-76页
    4.3 并行算法第76-79页
        4.3.1 并行计算概述第76页
        4.3.2 并行计算模型第76-78页
        4.3.3 并行计算性能评价指标第78-79页
    4.4 基于并行设计的USOM-GA在梯级水库群调度中的应用第79-81页
        4.4.1 均匀设计初始化个体策略第79-80页
        4.4.2 USOM-GA算法的并行设计第80-81页
        4.4.3 基于并行设计的USOM-GA的梯级水库群发电调度实施步骤第81页
    4.5 实例应用第81-86页
        4.5.1 均匀设计初始化个体第81-83页
        4.5.2 并行设计方案设置及结果第83-85页
        4.5.3 算法收敛性对比分析第85-86页
    4.6 本章小结第86-87页
第5章 考虑水电站出力误差的水库群短期优化调度研究第87-107页
    5.1 引言第87-88页
    5.2 考虑出力误差的水库群短期优化调度模型第88-90页
        5.2.1 传统水库调度模型第88页
        5.2.2 考虑出力误差的的水库群短期优化调度模型构建第88-90页
    5.3 模型求解第90-96页
        5.3.1 径流预报误差分布研究及出力误差量化第90-92页
        5.3.2 基于极值理论的USOM-GA算法的模型求解第92-96页
    5.4 实例应用第96-106页
        5.4.1 工程概况及基本数据第96-98页
        5.4.2 结果分析第98-106页
    5.5 本章小结第106-107页
第6章 结论与展望第107-110页
    6.1 结论第107-108页
    6.2 展望第108-110页
参考文献第110-124页
攻读博士学位期间发表的论文第124-125页
攻读博士学位期间参加的科研工作第125-126页
致谢第126-127页
作者简介第127页

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