| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7页 |
| ·水电站水库优化调度 | 第7-10页 |
| ·优化调度的特点和方法 | 第8页 |
| ·优化调度模型的分类 | 第8-9页 |
| ·水电站梯级水库长期优化运行问题 | 第9-10页 |
| ·水电站水库优化调度的国内外研究动态 | 第10-14页 |
| ·线性规划法 | 第11页 |
| ·非线性规划 | 第11-12页 |
| ·动态规划 | 第12页 |
| ·神经网络 | 第12-13页 |
| ·集群智能方法 | 第13-14页 |
| ·本文所做的工作 | 第14-15页 |
| 第二章 遗传算法研究 | 第15-28页 |
| ·遗传算法简介 | 第15-16页 |
| ·遗传算法特点 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第17-27页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第17-19页 |
| ·遗传编码 | 第19-20页 |
| ·适应度函数 | 第20-22页 |
| ·遗传算子 | 第22-24页 |
| ·初始化种群 | 第24页 |
| ·终止循环条件 | 第24页 |
| ·控制参数选择 | 第24-25页 |
| ·约束条件的处理 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 针对水库优化调度的遗传算法改进 | 第28-35页 |
| ·基本遗传算法存在的问题及分析 | 第28页 |
| ·遗传算法实现优化调度的参数设定 | 第28-30页 |
| ·编码方式确定 | 第28-30页 |
| ·初始种群设定 | 第30页 |
| ·适应度处理 | 第30页 |
| ·对遗传算子的改进 | 第30-31页 |
| ·选择操作 | 第30-31页 |
| ·交叉算子的选择 | 第31页 |
| ·变异算子的选择 | 第31页 |
| ·自适应交叉变异算子 | 第31-33页 |
| ·小生境技术改善遗传算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 单一水库优化调度的小生境自适应遗传算法研究 | 第35-49页 |
| ·单一水库优化调度概述 | 第35-37页 |
| ·单一水库优化调度的意义 | 第35-36页 |
| ·时段中的水能计算 | 第36-37页 |
| ·单一水库优化调度的数学模型 | 第37-38页 |
| ·水库长期优化调度的改进遗传算法实现 | 第38-39页 |
| ·运用实例 | 第39-46页 |
| ·清江流域简介 | 第40-42页 |
| ·遗传算法计算程序描述 | 第42-46页 |
| ·优化运行结果及分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 梯级水库长期优化运行的小生境自适应遗传算法研究 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·梯级水电系统长期优化运行问题 | 第49-50页 |
| ·实现梯级水电站水库改进遗传算法优化调度的关键问题 | 第50-52页 |
| ·多阶段优化计算的实现 | 第50-51页 |
| ·改进遗传算法对于梯级系统的处理 | 第51-52页 |
| ·运用实例 | 第52-56页 |
| ·优化调度模型的求解 | 第52-53页 |
| ·计算结果 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·全文总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |
