摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
缩略词表 | 第16-17页 |
第1章 绪论 | 第17-32页 |
1.1 引言 | 第17-23页 |
1.2 多目标优化 | 第23-27页 |
1.3 粒子群算法 | 第27-30页 |
1.4 本文工作 | 第30-32页 |
第2章 相关工作 | 第32-43页 |
2.1 引言 | 第32页 |
2.2 排序策略 | 第32-38页 |
2.2.1 平均排序 | 第33-34页 |
2.2.2 最大排序 | 第34-35页 |
2.2.3 偏好关系 | 第35-36页 |
2.2.4 劣势排序 | 第36-38页 |
2.3 测试函数 | 第38-39页 |
2.4 评价指标 | 第39-42页 |
2.4.1 错误率ER | 第39-40页 |
2.4.2 世代距离GD | 第40页 |
2.4.3 逆世代距离IGD | 第40页 |
2.4.4 间距S | 第40-41页 |
2.4.5 解集覆盖度SC | 第41页 |
2.4.6 权重世代距离WGD | 第41-42页 |
2.5 本章小结 | 第42-43页 |
第3章 一种多目标粒子群算法中最优解的选取策略 | 第43-55页 |
3.1 引言 | 第43-44页 |
3.2 从Pareto支配到融合排序 | 第44-49页 |
3.2.1 融合排序方法 | 第44-46页 |
3.2.2 最优解选取策略 | 第46-48页 |
3.2.3 算法流程 | 第48-49页 |
3.2.4 复杂度分析 | 第49页 |
3.3 算法性能分析 | 第49-53页 |
3.4 本章小结 | 第53-55页 |
第4章 基于网格排序的多目标粒子群优化算法 | 第55-69页 |
4.1 引言 | 第55-56页 |
4.2 从网格排序到多目标优化 | 第56-62页 |
4.2.1 网格坐标与网格排序 | 第56-58页 |
4.2.2 分布性保持策略 | 第58-59页 |
4.2.3 最优个体选取及外部档案集维护 | 第59-60页 |
4.2.4 算法流程 | 第60-61页 |
4.2.5 算法复杂度分析 | 第61-62页 |
4.3 实验对比及分析 | 第62-68页 |
4.3.1 实验结果及分析 | 第62-66页 |
4.3.2 网格划分数分析 | 第66-68页 |
4.4 本章小结 | 第68-69页 |
第5章 基于全局余量排序的多目标粒子群优化算法 | 第69-89页 |
5.1 引言 | 第69-70页 |
5.2 基于全局余量排序的多目标粒子群算法 | 第70-77页 |
5.2.1 全局余量排序 | 第70-72页 |
5.2.2 结合GMR的分布性保持策略 | 第72-74页 |
5.2.3 最优个体选择与外部档案集维护 | 第74-75页 |
5.2.4 算法流程 | 第75-76页 |
5.2.5 算法复杂度分析 | 第76-77页 |
5.3 排序效率分析 | 第77-81页 |
5.4 实验评估与分析 | 第81-88页 |
5.4.1 参数设置与评价指标 | 第81-82页 |
5.4.2 实验结果 | 第82-88页 |
5.5 本章小结 | 第88-89页 |
第6章 粒子群算法收敛性分析 | 第89-96页 |
6.1 引言 | 第89页 |
6.2 粒子群算法的收敛性分析 | 第89-92页 |
6.3 基于Pareto的多目标粒子群算法收敛性分析 | 第92-93页 |
6.4 基于排序的多目标粒子群算法收敛性分析 | 第93-95页 |
6.5 本章小结 | 第95-96页 |
第7章 梯级小水电多发电主体调度研究 | 第96-106页 |
7.1 引言 | 第96-97页 |
7.2 多发电主体调度模型 | 第97-99页 |
7.2.1 目标函数 | 第97-98页 |
7.2.2 约束条件 | 第98-99页 |
7.3 应用实例 | 第99-104页 |
7.3.1 流域基本情况 | 第99-100页 |
7.3.2 编码及约束处理策略 | 第100-101页 |
7.3.3 算法具体实施步骤 | 第101页 |
7.3.4 调度结果及分析 | 第101-104页 |
7.4 本章小结 | 第104-106页 |
第8章 总结与展望 | 第106-110页 |
8.1 总结 | 第106-107页 |
8.2 未来工作展望 | 第107-110页 |
参考文献 | 第110-121页 |
附录 测试函数 | 第121-124页 |
致谢 | 第124-126页 |
攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第126-127页 |