| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-32页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·电力经济负荷分配问题 | 第10页 |
| ·基于计算智能的优化技术 | 第10-11页 |
| ·经济负荷分配问题的数学模型 | 第11-15页 |
| ·发电机组的能耗特性 | 第11-13页 |
| ·ELD问题的数学表达 | 第13-15页 |
| ·电力经济负荷分配问题的优化算法 | 第15-19页 |
| ·传统优化算法 | 第15-16页 |
| ·智能优化算法 | 第16-19页 |
| ·函数优化问题与全局优化算法 | 第19-22页 |
| ·函数优化问题的定义 | 第19-20页 |
| ·全局优化算法简介 | 第20-22页 |
| ·基于进化算法的函数优化 | 第22-30页 |
| ·进化计算概述 | 第22-25页 |
| ·基于进化算法的函数优化研究 | 第25-30页 |
| ·全文的内容和组织 | 第30-32页 |
| 2 基于二进制编码的族群进化算法 | 第32-57页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·族群进化思想 | 第32-33页 |
| ·族群进化的基本定义 | 第33-36页 |
| ·族群的定义 | 第33-34页 |
| ·基于二进制编码的族群进化评估指标 | 第34-35页 |
| ·个体的角色分工-大配子 | 第35-36页 |
| ·族群的代表-族群中心个体 | 第36页 |
| ·基于二进制编码的族群聚类算子 | 第36-37页 |
| ·族群双轨协同进化机制 | 第37-41页 |
| ·由大配子主导的族群择偶繁殖 | 第38-39页 |
| ·针对族群进化经验知识的自学习过程 | 第39-41页 |
| ·邻域搜索算子 | 第41页 |
| ·EGEA/BINARY的执行过程 | 第41-42页 |
| ·对18个UCOP的仿真实验 | 第42-53页 |
| ·测试函数 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-47页 |
| ·族群进化分析 | 第47-53页 |
| ·GRAY编码及其对族群进化效果的改进 | 第53-56页 |
| ·基于Gray编码的族群聚类 | 第53-54页 |
| ·仿真实验 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 3 族群进化算法选择模式的研究 | 第57-71页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·基于常规选择模式的EGEA的性能分析 | 第57-63页 |
| ·常规选择模式简介 | 第57-58页 |
| ·以群体为选择单位的EGEA的性能分析 | 第58-59页 |
| ·以族群为选择单位的EGEA的性能分析 | 第59-61页 |
| ·实验结果分析 | 第61-63页 |
| ·基于竞争指数的模拟退火排序选择算子 | 第63-64页 |
| ·对12个UCOP的仿真实验 | 第64-70页 |
| ·二维函数优化实验 | 第64-68页 |
| ·多维函数优化实验 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 4 对多点交叉算子的研究 | 第71-86页 |
| ·引言 | 第71-72页 |
| ·交叉点规模对交叉算子搜索性能的影响 | 第72-76页 |
| ·不同交叉点规模的交叉算子对高维函数的优化效果对比 | 第72-73页 |
| ·任意k点交叉算子的空间搜索能力分析 | 第73-76页 |
| ·对交叉点规模的优化 | 第76-80页 |
| ·交叉点规模分阶段调整策略 | 第76-77页 |
| ·基于分阶段调控方法的交叉点规模随机分配策略 | 第77-78页 |
| ·交叉点规模的自适应进化策略 | 第78-80页 |
| ·仿真实验 | 第80-85页 |
| ·对高维函数交叉点规模演化规律的发现 | 第80-81页 |
| ·对高维函数交叉点规模优化知识的应用实验 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 5 基于实数编码的族群进化算法 | 第86-105页 |
| ·引言 | 第86页 |
| ·基于实数编码的族群进化评估指标 | 第86-87页 |
| ·基于实数编码的族群聚类 | 第87-88页 |
| ·EGEA/HIERARCHIC | 第88-90页 |
| ·EGEA/Hierarchic的执行过程 | 第88-89页 |
| ·EGEA/Hierarchic中的族群繁殖过程 | 第89-90页 |
| ·EGEA/Hierarchic的选择机制 | 第90页 |
| ·对UCOP的优化实验 | 第90-95页 |
| ·EGEA/Hierarchic对高维函数的优化 | 第90-93页 |
| ·EGEA/Hierarchic对混合函数的优化实验 | 第93-95页 |
| ·对COP的优化实验 | 第95-98页 |
| ·EGEA/HIERARCHIC的参数分析 | 第98-104页 |
| ·群体规模N对EGEA/Hierarchic性能的影响 | 第98-100页 |
| ·大配子数量对EGEA/Hierarchic性能的影响 | 第100-102页 |
| ·族群半径对EGEA/Hierarchic性能的影响 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 6 基于族群进化算法的电力经济负荷分配 | 第105-124页 |
| ·引言 | 第105页 |
| ·EGEA求解ELD问题的仿真实验 | 第105-117页 |
| ·目标函数和控制参数 | 第105-107页 |
| ·EGEA对5个IEEE测试系统的优化 | 第107-117页 |
| ·实验小结 | 第117页 |
| ·EGEA优化曲线的比较分析 | 第117-123页 |
| ·本章小结 | 第123-124页 |
| 7. 总结和展望 | 第124-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-142页 |
| 附录A | 第142-143页 |
| 附录B | 第143-145页 |
| 附录C | 第145-150页 |
| 附录D | 第150-154页 |
| 在校学习期间发表的论文、专利、获奖等评价情况 | 第154-155页 |
