首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

改进的遗传算法在变压器优化设计中的研究与应用

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·研究背景及意义第11-13页
   ·国内外发展状况与问题第13-15页
   ·本课题任务与意义第15-16页
   ·本文结构第16-17页
第2章 遗传算法第17-31页
   ·遗传算法概述第17-18页
     ·遗传算法的生物学基础第17-18页
     ·遗传算法的特点第18页
   ·遗传算法的数学理论第18-20页
     ·模式定理第18-19页
     ·积木块假设第19页
     ·隐含并行性第19-20页
     ·遗传算法的收敛性分析第20页
   ·遗传算法的实现技术第20-29页
     ·编码方法第20-21页
     ·适应度函数第21-25页
     ·选择第25-26页
     ·交叉第26页
     ·变异第26-27页
     ·遗传参数的选择第27页
     ·遗传算法流程第27-28页
     ·约束条件的处理第28-29页
   ·遗传算法的缺点第29页
   ·小结第29-31页
第3章 改进的遗传算法——自适应遗传算法第31-39页
   ·自适应遗传算法简介第31-32页
   ·自适应选择、交叉和变异第32-34页
   ·改进的自适应遗传算法策略研究第34-36页
   ·改进的最优保存策略第36页
   ·自适应遗传算法流程第36-37页
   ·小结第37-39页
第4章 变压器电磁计算及优化模型的研究第39-53页
   ·变压器设计技术参数的确定第39-40页
   ·变压器电磁计算的一般程序第40-41页
   ·变压器电磁计算的理论依据第41-47页
   ·变压器优化设计的数学模型第47-52页
     ·设计变量的选择第49页
     ·简单确定变量的上下界第49-51页
     ·约束条件第51-52页
   ·小结第52-53页
第5章 改进的自适应遗传算法在变压器优化设计中的应用第53-71页
   ·以S9-50/10配电变压器总拥有费用为目标的单目标优化模型第53-59页
     ·总拥有费用法第53页
     ·计算式参数的确定第53-56页
     ·S9-50/10配电变压器优化设计模型第56-59页
   ·适应度函数的计算第59-61页
   ·优化变量的编码第61-64页
   ·改进的自适应遗传算法变压器优化设计流程第64-65页
   ·改进的自适应遗传算法优化结果与分析第65-69页
   ·改进的自适应遗传算法在变压器优化设计中的收敛性分析第69页
   ·小结第69-71页
第6章 总结与展望第71-73页
参考文献第73-77页
致谢第77页

论文共77页,点击 下载论文
上一篇:基于PID神经网络的多电机同步控制研究
下一篇:森林火灾应急响应方案选择方法的研究