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摘要
第1章 绪论
1.1 课题背景
1.2 决策空间离散约束优化问题
1.2.1 约束优化问题
1.2.2 决策变量定义区间不连续与决策空间离散
1.2.3 数学描述
1.2.4 处理难点
1.3 单目标约束优化问题
1.3.1 单目标智能优化算法
1.3.2 单目标优化问题的约束条件处理方法
1.4 多目标约束优化问题
1.4.1 多目标优化算法
1.4.2 多目标优化约束条件处理
1.5 双层规划问题
1.5.1 双层规划算法
1.5.2 双层规划约束条件处理方法
1.6 研究动机与创新点
1.7 本文组织结构
第2章 算法选择与不可行解处理
2.1 算法选择
2.2 解修补方法研究动机
2.3 基于决策变量定义区间的解修补方法
2.3.1 不可行解类型分析
2.3.2 修补算法流程
2.3.3 复杂度分析
2.4 仿真
2.4.1 算例与仿真环境说明
2.4.2 解修补过程
2.4.3 两类约束条件对算法的影响
2.4.4 决策变量未定义区间宽度对算法的影响
2.5 本章小结
第3章 决策空间离散单目标约束优化问题求解
3.1 决策空间离散的单目标约束优化问题
3.2 研究动机
3.2.1 小生境技术
3.2.2 精英保留策略
3.3 算法设计
3.3.1 多精英保留策略设计
3.3.2 算法流程
3.3.3 计算复杂度与收敛性分析
3.4 仿真
3.4.1 多精英保留策略对比
3.4.2 考虑脱硫补偿电价的火电厂厂级负荷优化分配
3.5 本章小结
第4章 决策空间离散多目标约束优化问题求解
4.1 决策空间离散的多目标约束优化问题
4.2 研究动机
4.2.1 难点分析
4.2.2 算法选择
4.3 算法设计与实现
4.3.1 算法目的与实现
4.3.2 算法流程与实现
4.3.3 复杂度与收敛性分析
4.4 仿真
4.4.1 考虑经济性与快速性的厂级负荷优化分配
4.4.2 考虑/不考虑未定义区间对比
4.4.3 与 SPEA2 算法对比
4.5 本章小结
第5章 决策空间离散双层规划问题求解
5.1 双层规划问题
5.1.1 数学模型与决策过程
5.1.2 决策空间离散的双层规划问题
5.2 研究动机
5.3 算法设计与实现
5.3.1 难点
5.3.2 算法流程
5.3.3 计算复杂度与适应性分析
5.4 仿真
5.4.1 算法有效性测试
5.4.2 数值仿真
5.4.3 风场——火电厂联合调度算例
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 总结
6.2 进一步工作
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
攻读博士学位期间参加的科研工作
致谢
作者简介