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粒子群优化算法试验研究及扩展

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
1. 绪论第13-28页
   ·引言第13-14页
   ·水电系统短期经济运行的传统优化算法评述第14-15页
     ·等微增率法第14页
     ·线性规划第14页
     ·非线性规划第14-15页
     ·动态规划法第15页
     ·网络流规划第15页
     ·6 拉格朗日松弛法第15页
   ·水电系统短期经济运行的现代优化算法评述第15-22页
     ·遗传算法第16-17页
     ·进化规划第17-18页
     ·模拟退火算法第18-19页
     ·人工神经网络第19-20页
     ·禁忌搜索算法第20-22页
   ·粒子群优化算法第22-26页
   ·论文研究的主要内容第26-28页
2. 粒子群优化算法第28-38页
   ·引言第28页
   ·粒子群优化算法介绍第28-30页
   ·粒子群优化算法的实现第30-32页
   ·几种典型的粒子群优化算法第32-33页
     ·基于惯性权重的全局粒子群优化算法(GWPSO)第32页
     ·基于惯性权重的局部粒子群优化算法(LWPSO)第32-33页
   ·随机摄动粒子群优化算法第33-38页
     ·随机摄动粒子群优化算法的提出第33页
     ·随机摄动粒子群优化算法的实现第33-34页
     ·测试第34-38页
3. 粒子群优化算法试验研究第38-86页
   ·引言第38-39页
   ·实验方案设计思想第39-41页
     ·分阶段第39-40页
     ·实验顺序为先易后难第40-41页
     ·注意前后的统一性第41页
   ·静态试验第41-64页
     ·典型情形1第42-46页
     ·典型情形2第46-54页
     ·典型情形3第54-58页
     ·典型情形4第58-64页
   ·静态特性试验总结第64-65页
     ·优化过程中,粒子迭代后分布规律的变化趋势第64-65页
     ·算法参数及约束对粒子迭代后分布规律的影响第65页
   ·优化算法静态特性的探索第65-71页
     ·探索1:一个粒子,多个极点的静态特性第65-69页
     ·多个粒子的分布规律试验第69-71页
   ·动态特性试验第71-83页
     ·极点固定时动态特性试验第71-76页
     ·极点移动时动态特性试验第76-83页
   ·动态特性试验总结第83-84页
     ·优化过程中,粒子迭代轨迹的变化趋势第83-84页
     ·算法参数及约束对算法动态特性的影响第84页
   ·整个优化过程的描述第84-86页
4. 几种衍生的粒子群优化算法第86-98页
   ·引言第86页
   ·模拟粒子优化算法第86-91页
     ·提出第86-87页
     ·实现第87-88页
     ·测试第88-90页
     ·评价第90-91页
   ·最优最差粒子群优化算法第91-94页
     ·提出第91-92页
     ·实现第92页
     ·测试第92-94页
     ·评价第94页
   ·整体分布优化算法第94-98页
     ·提出第94-95页
     ·实现第95页
     ·测试第95页
     ·评价第95-98页
5. 用整体分布优化算法求解水火电力系统短期优化调度第98-107页
   ·水火电力系统的数学模型第98-100页
     ·符号列表第98-99页
     ·数学模型第99-100页
   ·求解方法第100-101页
     ·编码方法第100页
     ·适应度函数第100-101页
     ·用整体分布优化算法求解水火电力系统短期优化调度的具体步骤第101页
   ·仿真计算第101-107页
6. 总结与展望第107-109页
   ·全文总结第107页
   ·展望第107-109页
致谢第109-110页
参考文献第110-118页
附录 I 作者在攻读博士学位期间发表的论文第118-119页
附录 II 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第119页

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