| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·蒸汽系统国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·优化问题模型 | 第11-14页 |
| ·MINLP模型概述 | 第11-13页 |
| ·MINLP问题的求解方法 | 第13-14页 |
| ·智能优化算法研究现状 | 第14-15页 |
| ·智能优化算法概述 | 第14页 |
| ·智能优化算法在MINLP问题上的应用 | 第14-15页 |
| ·软测量技术综述 | 第15-18页 |
| ·软测量技术的原理 | 第16-17页 |
| ·软测量建模方法 | 第17-18页 |
| ·全文主要内容和安排 | 第18-20页 |
| 第2章 协同量子差分算法 | 第20-37页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·差分进化算法 | 第20-23页 |
| ·差分进化算法简介 | 第20页 |
| ·差分进化算法流程 | 第20-23页 |
| ·差分进化算法参数 | 第23页 |
| ·量子遗传算法 | 第23-27页 |
| ·量子遗传算法简介 | 第23-24页 |
| ·量子染色体编码 | 第24页 |
| ·QGA算法更新机制 | 第24-26页 |
| ·QGA算法步骤 | 第26-27页 |
| ·协同进化算法 | 第27-29页 |
| ·协同进化算法简介 | 第27页 |
| ·基于种间竞争机制的协同进化算法 | 第27页 |
| ·基于捕食-猎物机制的协同进化算法 | 第27-28页 |
| ·基于共生机制的合作型协同进化算法 | 第28-29页 |
| ·协同量子差分进化算法 | 第29-31页 |
| ·协同量子差分进化算法简介 | 第29页 |
| ·CQGADE算法求解MINLP问题流程及步骤 | 第29-31页 |
| ·仿真实验与分析 | 第31-36页 |
| ·CQGADE算法的性能测试 | 第31-36页 |
| ·CQGADE算法的性能结果分析 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于协同量子差分进化算法的神经网络优化方法 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·进化神经网络 | 第37-38页 |
| ·带开关权值的神经网络模型 | 第38-40页 |
| ·基于CQGADE训练神经网络的方法 | 第40-41页 |
| ·CQGADE编码方法 | 第40页 |
| ·CQGADE的算法训练神经网络结构示意图及流程概述 | 第40-41页 |
| ·仿真研究 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 蒸汽管网用能优化 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·蒸汽管网简介 | 第45-46页 |
| ·蒸汽管网优化策略 | 第46-48页 |
| ·蒸汽管网关键设备透平流量软测量 | 第48-50页 |
| ·蒸汽管网用能优化的目标函数 | 第50-53页 |
| ·蒸汽管网用能优化仿真结果 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·本文完成的内容 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士期间发表的论文以及参与的项目 | 第61页 |