| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-34页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-18页 |
| 1.1.1 最优化问题 | 第12-13页 |
| 1.1.2 最优化方法 | 第13-18页 |
| 1.2 人工蜂群算法概述 | 第18-25页 |
| 1.2.1 人工蜂群算法研究 | 第18-22页 |
| 1.2.2 人工蜂群算法应用 | 第22-25页 |
| 1.3 差分进化算法概述 | 第25-31页 |
| 1.3.1 差分进化算法研究 | 第26-30页 |
| 1.3.2 差分进化算法应用 | 第30-31页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第31-34页 |
| 第2章 基于子种群的改进人工蜂群算法 | 第34-64页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 基本人工蜂群算法 | 第34-43页 |
| 2.2.1 蜂群的采蜜行为描述 | 第34-37页 |
| 2.2.2 人工蜂群算法的生物模型 | 第37-38页 |
| 2.2.3 人工蜂群算法的原理 | 第38-41页 |
| 2.2.4 人工蜂群算法的特征 | 第41-43页 |
| 2.3 人工蜂群的改进算法 | 第43-62页 |
| 2.3.1 改进的人工蜂群算法 | 第43-55页 |
| 2.3.2 基于子种群的改进人工蜂群算法 | 第55-62页 |
| 2.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第3章 一类标准矩形网络节点间最短路径的求解方法 | 第64-84页 |
| 3.1 引言 | 第64-71页 |
| 3.1.1 最短路径及其应用背景 | 第64-65页 |
| 3.1.2 常用最短路径算法介绍 | 第65-71页 |
| 3.2 一类标准矩形网络节点间最短路径的求解方法 | 第71-82页 |
| 3.2.1 一类标准矩形网络 | 第71-73页 |
| 3.2.2 标准矩形网络节点间的最优路径的求取 | 第73-75页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第75-76页 |
| 3.2.4 网络的转化 | 第76-77页 |
| 3.2.5 仿真结果与分析 | 第77-82页 |
| 3.3 本章小结 | 第82-84页 |
| 第4章 动态多子群差分进化算法在电力系统经济负荷分配问题中的应用 | 第84-116页 |
| 4.1 引言 | 第84页 |
| 4.2 电力系统经济负荷分配问题 | 第84-88页 |
| 4.2.1 电力系统经济负荷分配问题的研究意义 | 第84-85页 |
| 4.2.2 电力系统经济负荷分配问题的研究现状 | 第85-86页 |
| 4.2.3 电力系统经济负荷分配常用算法 | 第86-88页 |
| 4.3 基本差分进化算法 | 第88-90页 |
| 4.4 动态多子群差分进化(DMSDE)算法 | 第90-102页 |
| 4.4.1 动态子种群分配 | 第91页 |
| 4.4.2 随机引导变异操作 | 第91-92页 |
| 4.4.3 全局最优学习策略 | 第92页 |
| 4.4.4 DMSDE算法的流程 | 第92页 |
| 4.4.5 仿真结果与分析 | 第92-102页 |
| 4.5 DMSDE算法在电力系统经济负荷分配中的应用研究 | 第102-114页 |
| 4.5.1 电力系统经济负荷分配的数学模型 | 第102-109页 |
| 4.5.2 仿真结果与分析 | 第109-114页 |
| 4.6 本章小结 | 第114-116页 |
| 第5章 改进差分进化算法在可靠性冗余分配问题中的应用 | 第116-132页 |
| 5.1 引言 | 第116页 |
| 5.2 求解可靠性冗余分配问题的几种算法 | 第116-119页 |
| 5.3 改进差分进化算法在系统可靠性冗余分配问题中的应用 | 第119-131页 |
| 5.3.1 问题模型 | 第119-123页 |
| 5.3.2 改进的差分进化优化算法 | 第123-124页 |
| 5.3.3 处理约束的新方法 | 第124-126页 |
| 5.3.4 仿真结果与分析 | 第126-131页 |
| 5.4 本章小结 | 第131-132页 |
| 第6章 结论与展望 | 第132-134页 |
| 6.1 结论 | 第132-133页 |
| 6.2 展望 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-156页 |
| 致谢 | 第156-158页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第158页 |
