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求解连续优化问题的集群智能算法应用研究

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

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