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多目标进化算法研究及其在水库优化调度中的应用

论文目录
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
缩略词表第18-19页
第一章 绪论第19-35页
    1.1 研究背景与意义第19-21页
    1.2 多目标优化研究进展第21-26页
        1.2.1 多目标优化问题概述第21-23页
        1.2.2 多目标进化算法研究进展第23-26页
    1.3 多目标进化算法评价测度第26-30页
        1.3.1 测试函数第26-28页
        1.3.2 评价指标第28-30页
    1.4 水库多目标优化研究进展第30-32页
        1.4.1 水库多目标模型研究进展第30-31页
        1.4.2 水库多目标算法研究进展第31-32页
    1.5 研究难点与存在问题第32-33页
    1.6 本文工作与结构安排第33-35页
第二章 基于反向学习的多目标飞蛾算法第35-49页
    2.1 引言第35-36页
    2.2 算法设计与实现第36-41页
        2.2.1 基于反向学习的初始化方法第36-38页
        2.2.2 飞蛾优化算子设计第38-40页
        2.2.3 外部档案集维护设计第40页
        2.2.4 算法复杂度分析第40-41页
        2.2.5 算法流程第41页
    2.3 算法验证与性能分析第41-48页
        2.3.1 参数设置第41-42页
        2.3.2 评价测度设置第42页
        2.3.3 性能验证与分析第42-47页
        2.3.4 进化趋势分析第47-48页
    2.4 本章小结第48-49页
第三章 基于网格排序机制的多目标鲸鱼算法第49-74页
    3.1 引言第49页
    3.2 算法设计与构建第49-57页
        3.2.1 MOWOA算法初始化设计第49-51页
        3.2.2 鲸鱼优化算子设计第51-52页
        3.2.3 基于网格的排序机制设计第52-55页
        3.2.4 外部档案集维护设计第55-56页
        3.2.5 算法复杂度分析第56页
        3.2.6 算法流程第56-57页
    3.3 算法验证第57-69页
        3.3.1 参数设定第57-58页
        3.3.2 评价测度设定第58页
        3.3.3 结果分析第58-69页
    3.4 算法分析第69-73页
        3.4.1 算法性能分析第69-70页
        3.4.2 算法参数分析第70-71页
        3.4.3 机制通用性分析第71-73页
    3.5 本章小结第73-74页
第四章 基于自适应聚类的高维多目标进化算法第74-110页
    4.1 引言第74-75页
    4.2 算法设计与实现第75-84页
        4.2.1 算法初始化设计第71-78页
        4.2.2 子代生成第78页
        4.2.3 环境选择第78-83页
        4.2.4 算法复杂度分析第83-84页
    4.3 算法验证第84-102页
        4.3.1 测试问题设置第84页
        4.3.2 评价指标设定第84页
        4.3.3 算法参数设定第84-85页
        4.3.4 结果与分析第85-102页
    4.4 算法分析第102-108页
        4.4.1 与当前MaOEAs异同性分析第102-103页
        4.4.2 自适应聚类机制分析第103-106页
        4.4.3 混合距离筛选机制分析第106-107页
        4.4.4 超高维多目标优化分析第107-108页
    4.5 本章小结第108-110页
第五章 算法收敛性分析第110-122页
    5.1 引言第110页
    5.2 多目标进化算法收敛性分析第110-116页
    5.3 基于排序的多目标进化算法收敛性分析第116-118页
    5.4 高维多目标进化算法收敛性分析第118-120页
    5.5 本章小结第120-122页
第六章 水库多目标优化调度应用研究第122-137页
    6.1 引言第122-123页
    6.2 问题目标设计第123-125页
        6.2.1 以发电量最大作为为目标第123页
        6.2.2 以灌溉缺水最少作为为目标第123-124页
        6.2.3 以生态缺水最少作为为目标第124页
        6.2.4 以工业缺水最少作为为目标第124页
        6.2.5 约束条件第124-125页
    6.3 流域模型搭建第125-127页
        6.3.1 流域实况第125-127页
        6.3.2 模型建立第127页
    6.4 模型优化求解第127-131页
        6.4.1 算法参数设定与约束处理第127-128页
        6.4.2 算法具体实施流程第128-129页
        6.4.3 调度结果分析第129-131页
    6.5 相关系统构建第131-135页
    6.6 本章小结第135-137页
第七章 结论与展望第137-141页
    7.1 结论第137-139页
    7.2 展望第139-141页
致谢第141-143页
参考文献第143-157页
作者简介第157-160页
    1 作者简历第157页
    2 攻读博士学位期间发表的学术论文第157-158页
    3 参与的科研项目第158页
    4 获奖情况第158-159页
    5 专利与软件著作权第159-160页
学位论文数据集第160页

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