| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 概论 | 第11-26页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·优化问题简介 | 第11-14页 |
| ·集群智能算法的特点 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法 | 第15-21页 |
| ·蚁群算法原理 | 第15-17页 |
| ·蚁群算法的特点与改进 | 第17-19页 |
| ·蚁群算法在连续优化问题中的研究进展 | 第19-21页 |
| ·粒子群算法 | 第21-24页 |
| ·粒子群算法原理 | 第21-22页 |
| ·粒子群算法的特点与改进 | 第22-23页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第23-24页 |
| ·电力系统经济负荷分配问题 | 第24-25页 |
| ·本文主要成果 | 第25-26页 |
| 第二章 求解连续优化问题的蚁群算法 | 第26-43页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·基本蚁群算法及其特点 | 第27-29页 |
| ·连续蚁群算法 | 第29-32页 |
| ·快速迭代寻优 | 第30-31页 |
| ·信息素保留机制 | 第31页 |
| ·蚂蚁选择方向 | 第31-32页 |
| ·滞留蚂蚁变异 | 第32页 |
| ·算法步骤 | 第32-33页 |
| ·仿真研究 | 第33-42页 |
| ·算法分析 | 第33-35页 |
| ·算例仿真分析 | 第35-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第三章 自调节粒子群算法 | 第43-58页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·粒子群算法的原理及特点 | 第44-45页 |
| ·自调节粒子群算法 | 第45-47页 |
| ·自适应变异 | 第46页 |
| ·精细搜索 | 第46-47页 |
| ·算法步骤 | 第47页 |
| ·自调节粒子群算法收敛性分析 | 第47-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-57页 |
| ·算例说明 | 第49-50页 |
| ·算法分析 | 第50-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于自调节粒子群算法的电力系统经济负荷分配何题求解 | 第58-68页 |
| ·引言 | 第58-59页 |
| ·ELD问题的数学模型 | 第59-60页 |
| ·可行化调整机制 | 第60-61页 |
| ·自调节粒子群算法求解 ELD问题 | 第61-67页 |
| ·算法步骤 | 第61页 |
| ·仿真结果 | 第61-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·研究展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-79页 |
| 附录 | 第79-80页 |
| 常用简略语对照表 | 第79-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
| 攻读学位期间撰写的论文 | 第80页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第80页 |