| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·遗传算法及其应用 | 第11-12页 |
| ·火力发电厂的成本计算及应用 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第13-14页 |
| ·本文的主要创新点与内容安排 | 第14-16页 |
| 2 遗传算法简介 | 第16-32页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的基本概念及理论 | 第17-20页 |
| ·标准遗传算法的基本操作及实现步骤 | 第20-27页 |
| ·标准遗传算法的基本操作 | 第20-26页 |
| ·标准遗传算法的实现步骤 | 第26-27页 |
| ·标准遗传算法的分析 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的改进 | 第28-32页 |
| ·自适应遗传算法 | 第28-29页 |
| ·精英保留策略 | 第29-30页 |
| ·移民法 | 第30-31页 |
| ·混合遗传算法 | 第31-32页 |
| 3 发电企业的成本核算 | 第32-42页 |
| ·研究的背景 | 第32-33页 |
| ·作业成本法介绍 | 第33-34页 |
| ·火力发电厂实施作业成本法的分析 | 第34-35页 |
| ·作业成本模型设计基本框架 | 第35-38页 |
| ·基本框架的建立 | 第35-36页 |
| ·资源库的建立 | 第36页 |
| ·作业库模型设计 | 第36-37页 |
| ·成本对象模型设计 | 第37页 |
| ·成本动因模型设计 | 第37-38页 |
| ·将资源分配给各个作业（成本动因率计算） | 第38-40页 |
| ·利用资源动因将资源分配到各项作业 | 第39页 |
| ·把总费用分配到各项作业 | 第39页 |
| ·计算每个作业的总成本 | 第39-40页 |
| ·发电厂基于作业成本管理的成本模型 | 第40-42页 |
| ·传统的成本计算模型 | 第40页 |
| ·基于作业成本法的成本计算模型 | 第40-41页 |
| ·发电厂的成本优化模型 | 第41-42页 |
| 4 改进遗传算法及其在火力发电企业作业成本法中的应用求解 | 第42-49页 |
| ·多种群多级别遗传算法 | 第42-45页 |
| ·生成初始群体 | 第43页 |
| ·适度函数的定义 | 第43页 |
| ·问题的分级 | 第43-44页 |
| ·启发式交叉算子 | 第44页 |
| ·加速算子 | 第44-45页 |
| ·自然选择与淘汰 | 第45页 |
| ·结束条件 | 第45页 |
| ·算法框架及主要过程描述 | 第45-49页 |
| ·算法的总体框架 | 第45-47页 |
| ·个体适应值的计算 | 第47页 |
| ·个体分级计算 | 第47页 |
| ·个体寻优计算 | 第47-48页 |
| ·生成下一代群体 | 第48-49页 |
| 5 改进遗传算法在火力发电企业作业成本法中的应用实践 | 第49-61页 |
| ·企业简介 | 第49-50页 |
| ·作业相关的成本动因分析 | 第50-51页 |
| ·成本计算中部分动因分析 | 第51-54页 |
| ·优化结果分析 | 第54-60页 |
| ·机组的效率优化曲线 | 第54-56页 |
| ·综合成本计算 | 第56-58页 |
| ·企业的效益分析 | 第58-60页 |
| ·与传统遗传算法比较分析 | 第60页 |
| ·实验结论 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文和参与的项目 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |