改进人工蜂群算法在梯级水库群优化调度中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 梯级水库优化调度 | 第9页 |
| 1.2.2 人工蜂群算法 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第10-11页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第11-15页 |
| 2.1 梯级水库优化调度方法 | 第11-12页 |
| 2.1.1 动态规划法 | 第11页 |
| 2.1.2 智能优化算法 | 第11-12页 |
| 2.2 标准人工蜂群算法 | 第12-14页 |
| 2.2.1 人工蜂群算法简介 | 第12-13页 |
| 2.2.2 人工蜂群算法流程图 | 第13-14页 |
| 2.3 本章小结 | 第14-15页 |
| 第3章 改进狭义中心的人工蜂群算法 | 第15-27页 |
| 3.1 改进狭义中心的人工蜂群算法 | 第15-17页 |
| 3.1.1 改进狭义中心 | 第15-16页 |
| 3.1.2 蜂群更新策略 | 第16-17页 |
| 3.1.3 算法流程 | 第17页 |
| 3.2 实验与分析 | 第17-26页 |
| 3.2.1 改进狭义中心的效果测试 | 第17-21页 |
| 3.2.2 经典基准函数测试 | 第21-24页 |
| 3.2.3 CEC2013函数测试 | 第24-26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 综合学习的人工蜂群算法 | 第27-36页 |
| 4.1 综合学习的人工蜂群算法 | 第27-29页 |
| 4.1.1 综合学习策略 | 第27-28页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第28-29页 |
| 4.2 实验与分析 | 第29-34页 |
| 4.2.1 虚拟蜜源效果测试 | 第29-31页 |
| 4.2.2 经典基准函数测试 | 第31-33页 |
| 4.2.3 CEC2013函数测试 | 第33-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第5章 多策略人工蜂群算法 | 第36-44页 |
| 5.1 多策略人工蜂群算法 | 第36-39页 |
| 5.1.1 多种群策略 | 第36页 |
| 5.1.2 雇佣蜂搜索策略 | 第36-37页 |
| 5.1.3 观察蜂搜索策略 | 第37-38页 |
| 5.1.4 算法流程 | 第38-39页 |
| 5.2 实验与分析 | 第39-42页 |
| 5.2.1 经典基准函数测试 | 第39-41页 |
| 5.2.2 CEC2013函数测试 | 第41-42页 |
| 5.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第6章 梯级水库优化调度 | 第44-55页 |
| 6.1 梯级水库优化调度数学模型 | 第44-46页 |
| 6.1.1 目标函数 | 第44页 |
| 6.1.2 约束条件 | 第44-45页 |
| 6.1.3 约束机制分析 | 第45-46页 |
| 6.2 清江流域模拟实验 | 第46-54页 |
| 6.2.1 清江流域梯级水库简介 | 第46-49页 |
| 6.2.2 算法流程 | 第49-50页 |
| 6.2.3 实验测试与分析 | 第50-54页 |
| 6.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第7章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 7.1 全文总结 | 第55页 |
| 7.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士期间发表论文和参加项目情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
