蚁群算法在电厂过热汽温控制中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第11-13页 |
| 第2章 蚁群算法的基本模型和特点 | 第13-22页 |
| ·蚁群基本原理 | 第13-15页 |
| ·蚁群算法的生物学基础 | 第13-14页 |
| ·基本蚁群算法的机制原理 | 第14-15页 |
| ·基本蚁群算法的重要特征 | 第15-17页 |
| ·分布式计算 | 第15-16页 |
| ·自组织 | 第16-17页 |
| ·正反馈 | 第17页 |
| ·算法的基本模型 | 第17-19页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第19-20页 |
| ·基本蚁群算法用于函数优化 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 改进蚁群优化算法 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·算法的改进 | 第22-25页 |
| ·算法思想 | 第22页 |
| ·蚁群算法的编码和路径选择方式 | 第22-23页 |
| ·路径的交叉与变异 | 第23-25页 |
| ·改进蚁群算法的基本步骤 | 第25页 |
| ·算法参数选取 | 第25-27页 |
| ·启发式因子的选取 | 第25页 |
| ·信息素挥发系数的选取 | 第25-26页 |
| ·启发函数的选取 | 第26页 |
| ·信息素强度的选取 | 第26-27页 |
| ·仿真算例 | 第27-32页 |
| ·离散域寻优 | 第27-29页 |
| ·连续域寻优 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 改进蚁群算法在过热汽温控制中的应用 | 第33-43页 |
| ·过热汽温调节的任务 | 第33页 |
| ·过热蒸汽温度调节对象的特性 | 第33-37页 |
| ·过热蒸汽温度控制中的主要难点 | 第37页 |
| ·蚁群算法应用实例 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·主要研究成果 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 详细摘要 | 第51-59页 |
