| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第7页 |
| ·遗传算法的发展历程及国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 遗传算法 | 第12-17页 |
| ·遗传算法的基本思想与特点 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第13-15页 |
| ·编码 | 第13-14页 |
| ·群体规模 | 第14页 |
| ·适应度函数 | 第14页 |
| ·交叉 | 第14页 |
| ·变异 | 第14-15页 |
| ·自适应遗传算法 | 第15-17页 |
| ·自适应遗传策略 | 第15页 |
| ·自适应群体策略 | 第15-16页 |
| ·自适应选择策略 | 第16页 |
| ·自适应交叉策略 | 第16页 |
| ·自适应变异策略 | 第16-17页 |
| 第三章 改进自适应遗传算法及其性能分析 | 第17-39页 |
| ·选择策略的改进 | 第17-19页 |
| ·选择策略介绍 | 第17-18页 |
| ·精英选择策略 | 第18页 |
| ·区域均衡选择策略 | 第18-19页 |
| ·自适应交叉概率变化方式的改进 | 第19-21页 |
| ·双重自适应交叉 | 第19-20页 |
| ·模拟连续变异变化方式的交叉概率 | 第20-21页 |
| ·自适应变异概率变化方式的改进 | 第21-22页 |
| ·遗传操作流程 | 第22-37页 |
| ·初始种群的产生和编码 | 第22-23页 |
| ·适应度函数 | 第23-24页 |
| ·算法流程 | 第24-25页 |
| ·改进算法及其性能分析 | 第25-37页 |
| ·算法改进总结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于自适应遗传算法的购电、配电计划制定方法 | 第39-46页 |
| ·电力市场基本问题 | 第39-40页 |
| ·遗传算法在经济调度中的优越性 | 第40页 |
| ·购电、配电模型 | 第40-42页 |
| ·购电、配电模型优化流程与结果判断标准 | 第42-46页 |
| ·购电、配电模型优化流程 | 第42页 |
| ·模型转化与结果判断标准 | 第42-43页 |
| ·新算法在购电、配电计划中的应用 | 第43-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加的科研情况 | 第52页 |