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基于模拟退火的混合遗传算法在变电站选址中的应用

中文摘要第1页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·选题意义第7-8页
   ·国内外研究动态第8-11页
     ·计算机技术的应用第8页
     ·地理信息系统的应用第8页
     ·各类优化算法的应用第8-11页
   ·本文主要任务第11-12页
第二章 变电站站址优化方法介绍第12-19页
   ·变电站选址的重要性第12-13页
   ·变电站选址一般原则第13-16页
   ·变电站选址问题的特点第16页
   ·变电站站址优化方法介绍第16-19页
     ·定性分析法第16-17页
     ·负荷重心法第17页
     ·定量分析方法第17-19页
第三章 遗传算法概述第19-33页
   ·遗传算法的发展第19-20页
   ·遗传算法的基本原理第20-21页
   ·遗传算法的基本理论第21-25页
     ·模式定理第21-23页
     ·积木块假设第23页
     ·欺骗问题第23页
     ·隐含并行性第23页
     ·收敛性分析第23页
     ·性能评价第23-25页
   ·遗传算法的操作第25-33页
     ·初始种群第25页
     ·编码第25-27页
     ·选择操作第27-28页
     ·交叉操作第28-29页
     ·变异操作第29-30页
     ·适应度函数第30-31页
     ·控制参数的选择第31-32页
     ·停机条件第32-33页
第四章 模拟退火算法第33-38页
   ·简单遗传算法的特点第33页
   ·模拟退火算法SA第33-38页
     ·固体退火过程的物理现象第33-34页
     ·模拟退火算法第34-36页
     ·模拟退火算法和遗传算法之间的差异第36页
     ·遗传模拟退火算法第36-38页
第五章 遗传模拟退火算法在变电站选址中的应用第38-46页
   ·变电站选址计算的数学模型第38页
   ·模拟退火算法在变电站选址中的应用第38-46页
     ·染色体编码与初始种群的产生第38-39页
     ·个体评价与结束过程实现第39页
     ·染色体操作过程实现第39-41页
     ·模拟退火操作第41-43页
     ·算例及分析第43-46页
第六章 结论第46-47页
参考文献第47-49页
致谢第49-50页
攻读工程硕士学位期间发表的学术论文和参加科研情况第50-51页
详细摘要第51-60页

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