摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 电力经济负荷分配问题
1.1.2 基于计算智能的优化技术
1.2 经济负荷分配问题的数学模型
1.2.1 发电机组的能耗特性
1.2.2 ELD问题的数学表达
1.3 电力经济负荷分配问题的优化算法
1.3.1 传统优化算法
1.3.2 智能优化算法
1.4 函数优化问题与全局优化算法
1.4.1 函数优化问题的定义
1.4.2 全局优化算法简介
1.5 基于进化算法的函数优化
1.5.1 进化计算概述
1.5.2 基于进化算法的函数优化研究
1.6 全文的内容和组织
2 基于二进制编码的族群进化算法
2.1 引言
2.2 族群进化思想
2.3 族群进化的基本定义
2.3.1 族群的定义
2.3.2 基于二进制编码的族群进化评估指标
2.3.3 个体的角色分工-大配子
2.3.4 族群的代表-族群中心个体
2.4 基于二进制编码的族群聚类算子
2.5 族群双轨协同进化机制
2.5.1 由大配子主导的族群择偶繁殖
2.5.2 针对族群进化经验知识的自学习过程
2.5.3 邻域搜索算子
2.6 EGEA/BINARY的执行过程
2.7 对18个UCOP的仿真实验
2.7.1 测试函数
2.7.2 实验结果
2.7.3 族群进化分析
2.8 GRAY编码及其对族群进化效果的改进
2.8.1 基于Gray编码的族群聚类
2.8.2 仿真实验
2.9 本章小结
3 族群进化算法选择模式的研究
3.1 引言
3.2 基于常规选择模式的EGEA的性能分析
3.2.1 常规选择模式简介
3.2.2 以群体为选择单位的EGEA的性能分析
3.2.3 以族群为选择单位的EGEA的性能分析
3.2.4 实验结果分析
3.3 基于竞争指数的模拟退火排序选择算子
3.4 对12个UCOP的仿真实验
3.4.1 二维函数优化实验
3.4.2 多维函数优化实验
3.5 本章小结
4 对多点交叉算子的研究
4.1 引言
4.2 交叉点规模对交叉算子搜索性能的影响
4.2.1 不同交叉点规模的交叉算子对高维函数的优化效果对比
4.2.2 任意k点交叉算子的空间搜索能力分析
4.3 对交叉点规模的优化
4.3.1 交叉点规模分阶段调整策略
4.3.2 基于分阶段调控方法的交叉点规模随机分配策略
4.3.3 交叉点规模的自适应进化策略
4.4 仿真实验
4.4.1 对高维函数交叉点规模演化规律的发现
4.4.2 对高维函数交叉点规模优化知识的应用实验
4.5 本章小结
5 基于实数编码的族群进化算法
5.1 引言
5.2 基于实数编码的族群进化评估指标
5.3 基于实数编码的族群聚类
5.4 EGEA/HIERARCHIC
5.4.1 EGEA/Hierarchic的执行过程
5.4.2 EGEA/Hierarchic中的族群繁殖过程
5.4.3 EGEA/Hierarchic的选择机制
5.5 对UCOP的优化实验
5.5.1 EGEA/Hierarchic对高维函数的优化
5.5.2 EGEA/Hierarchic对混合函数的优化实验
5.6 对COP的优化实验
5.7 EGEA/HIERARCHIC的参数分析
5.7.1 群体规模N对EGEA/Hierarchic性能的影响
5.7.2 大配子数量对EGEA/Hierarchic性能的影响
5.7.3 族群半径对EGEA/Hierarchic性能的影响
5.8 本章小结
6 基于族群进化算法的电力经济负荷分配
6.1 引言
6.2 EGEA求解ELD问题的仿真实验
6.2.1 目标函数和控制参数
6.2.2 EGEA对5个IEEE测试系统的优化
6.2.3 实验小结
6.3 EGEA优化曲线的比较分析
6.4 本章小结
7. 总结和展望
致谢
参考文献
附录A
附录B
附录C
附录D
在校学习期间发表的论文、专利、获奖等评价情况