| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-14页 |
| ·论文内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 粒子群优化算法 | 第16-26页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第16-17页 |
| ·算法步骤、算法流程描述 | 第17-18页 |
| ·算法参数 | 第18-20页 |
| ·混合粒子群优化算法 | 第20-25页 |
| ·与传统优化方法的混合 | 第21-22页 |
| ·与进化算法的混合 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 嵌入极值优化的混合粒子群优化算法 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·基本极值优化算法 | 第26-27页 |
| ·EPSO算法原理 | 第27-28页 |
| ·极值优化算法的改进 | 第28-29页 |
| ·混合柯西-高斯变异算子 | 第28页 |
| ·适应值函数的确定 | 第28-29页 |
| ·EPSO算法步骤 | 第29-30页 |
| ·算法性能分析 | 第30-33页 |
| ·典型标准测试函数 | 第30-32页 |
| ·算法性能评价 | 第32-33页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第33-41页 |
| ·混合算法与其它优化算法的仿真结果比较 | 第34-37页 |
| ·固定间隔迭代次数对混合算法的影响 | 第37-39页 |
| ·惯性权重对混合算法的影响 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 求解约束优化问题的混合粒子群优化算法 | 第42-57页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·约束优化问题描述 | 第42-43页 |
| ·约束处理技术 | 第43-44页 |
| ·惩罚函数法 | 第43-44页 |
| ·可行解优于不可行解方法 | 第44页 |
| ·多目标优化法 | 第44页 |
| ·增广Lagrange乘子法 | 第44-46页 |
| ·Lagrenge乘子向量和罚参数向量的初始化和修正 | 第45-46页 |
| ·收敛准则 | 第46页 |
| ·基于增广Lagrange乘子法的混合粒子群优化算法 | 第46-47页 |
| ·典型标准测试函数及其特征 | 第47-52页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 EPSO算法在非线性回归模型中的应用 | 第57-73页 |
| ·非线性回归模型 | 第57-58页 |
| ·评价准则 | 第58-60页 |
| ·变差函数的EPSO算法自动拟合研究 | 第60-67页 |
| ·变差函数概念及其模型 | 第61-63页 |
| ·算法的具体实现 | 第63-64页 |
| ·EPSO算法拟合过程步骤 | 第64页 |
| ·算例仿真及分析 | 第64-67页 |
| ·EPSO算法在电力系统中长期负荷预测模型参数估计中的应用 | 第67-72页 |
| ·中长期负荷预测模型及其参数估计描述 | 第67-68页 |
| ·算例仿真与分析 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结和展望 | 第73-75页 |
| ·论文的主要工作 | 第73页 |
| ·有待研究的问题 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第82页 |
