| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·混煤特性研究现状 | 第11-15页 |
| ·配煤优化专家系统的发展现状 | 第15-17页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第17-20页 |
| ·配煤非线性多目标规划数学模型的建立 | 第17-18页 |
| ·混煤煤质的回归估计 | 第18页 |
| ·基于遗传算法的配煤多目标规划数学模型的求解 | 第18-19页 |
| ·配煤随机优化数学模型的研究 | 第19-20页 |
| 第2章 电厂配煤多目标规划数学模型的建立 | 第20-32页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·数学规划理论基础 | 第20-25页 |
| ·线性规划 | 第20-21页 |
| ·非线性规划 | 第21-23页 |
| ·多目标规划 | 第23-25页 |
| ·电厂配煤线性多目标规划数学模型 | 第25-28页 |
| ·电厂配煤模型目标函数分析 | 第25-26页 |
| ·电厂配煤线性模型 | 第26-28页 |
| ·电厂配煤非线性多目标规划数学模型 | 第28-30页 |
| ·电厂配煤模型目标函数分析 | 第28-29页 |
| ·电厂配煤非线性模型 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 混煤煤质的回归估计 | 第32-56页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·混煤煤质回归估计 | 第32-44页 |
| ·方法介绍 | 第32-38页 |
| ·实验分析 | 第38-43页 |
| ·结果分析及说明 | 第43-44页 |
| ·单煤聚类分析 | 第44-49页 |
| ·方法介绍 | 第44-47页 |
| ·实验分析 | 第47-49页 |
| ·基于单煤聚类的混煤煤质回归估计 | 第49-55页 |
| ·自组织神经网络法在混煤煤质回归估计中的应用 | 第49-53页 |
| ·基于模糊聚类的SVM法在混煤煤质回归估计中的应用 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于遗传算法的多目标规划数学模型的求解 | 第56-68页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第56-61页 |
| ·表示结构 | 第57页 |
| ·基本步骤 | 第57-60页 |
| ·遗传算法过程 | 第60-61页 |
| ·多目标规划数学模型的遗传算法求解 | 第61-63页 |
| ·约束条件的处理 | 第61-62页 |
| ·目标函数的处理 | 第62-63页 |
| ·算法流程 | 第63页 |
| ·结合煤质回归估计和遗传算法的配煤模型求解 | 第63-64页 |
| ·实验分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 电厂配煤随机优化问题研究 | 第68-82页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·随机机会约束理论基础 | 第68-75页 |
| ·机会约束型随机规划的表示方法 | 第68-69页 |
| ·机会约束型随机规划的求解 | 第69-75页 |
| ·电厂配煤随机优化数学模型的建立 | 第75-80页 |
| ·假设条件 | 第75页 |
| ·目标分析 | 第75-76页 |
| ·约束条件 | 第76-77页 |
| ·模型建立 | 第77-78页 |
| ·应用分析 | 第78-80页 |
| ·电厂配煤随机优化数学模型的求解 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 结论 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |