声明
摘要
符号表
1 前言
1.1 课题研究背景和意义
1.2 电力系统环境经济调度问题的研究发展现状
1.3 论文的主要研究工作
2 基于多目标优化的环境经济调度问题
2.1 多目标优化问题
2.1.1 多目标优化问题的描述
2.1.2 多目标优化问题的基本概念
2.1.3 多目标优化问题的评价指标
2.1.4 求解多目标优化问题的优化算法
2.2 求解多目标优化问题的多目标粒子群优化算法
2.2.1 基本粒子群优化算法
2.2.2 多目标粒子群优化算法
2.2.3 多目标粒子群优化算法的主要问题
2.2.4 多目标粒子群优化算法的基本步骤
2.3 多目标优化算法的测试函数
2.4 电力系统环境经济调度问题的数学模型
2.4.1 目标函数
2.4.2 约束条件
2.5 电力系统环境经济调度问题的求解
2.5.1 约束条件的初始化实现
2.5.2 本文采用的算例
2.6 本章小结
3 聚类多目标粒子群算法求解环境经济调度问题
3.1 聚类技术的描述
3.1.1 聚类方法的介绍
3.2 聚类多目标粒子群优化算法
3.2.1 聚类策略在多目标优化算法中的应用
3.2.2 聚类多目标粒子群算法的思想
3.2.3 聚类多目标粒子群算法的主要问题
3.2.4 聚类多目标粒子群算法的流程图
3.2.5 聚类多目标粒子群算法的步骤
3.3 算法性能测试
3.3.1 参数设置
3.3.2 仿真结果及分析
3.4 聚类多目标粒子群算法求解环境经济调度问题
3.4.1 参数编码
3.4.2 聚类多目标粒子群算法求解环境经济调度问题的流程
3.5 实例仿真
3.5.1 算法的参数设置
3.5.2 仿真结果及分析
3.6 本章小结
4 基于知识抽取的多目标粒子群算法求解环境经济调度问题
4.1 文化算法的描述
4.2 基于知识抽取的多目标粒子群算法
4.2.1 智能体系统及其自学习算子
4.2.2 空间之间的交互设计
4.2.3 基于知识抽取的多目标粒子群算法的优化步骤
4.3 测试函数仿真结果及分析
4.3.2 仿真结果及分析
4.4 基于知识抽取的多目标粒子群算法求解环境经济调度问题
4.4.1 参数编码
4.4.2 算法的实现流程
4.5.1 算法的参数设置
4.5.2 仿真结果及分析
4.6 本章小结
5 基于知识抽取的聚类多目标粒子群算法求解环境经济调度问题
5.1 基于知识抽取的聚类多目标粒子群优化算法
5.1.1 算法的构成
5.2 基于知识抽取的聚类多目标粒子群算法的优化步骤
5.3 测试函数仿真结果及分析
5.3.1 试验参数设置
5.3.2 仿真结果及分析
5.4 基于知识抽取的聚类多目标粒子群算法求解环境经济调度问题
5.4.1 参数编码
5.4.2 算法的实现流程
5.5 仿真结果
5.5.2 仿真结果及分析
5.6 本章小结
6 各种多目标优化算法性能分析与比较
6.1 各种改进多目标优化算法在测试函数中的性能分析与比较
6.1.1 测试函数的选择
6.1.2 算法的参数设置
6.1.3 仿真结果与分析
6.2 各种改进算法在环境经济调度问题求解中的性能分析与比较
6.2.1 算例选择
6.2.2 算法的参数设置
6.2.3 仿真结果及分析
6.3 本章小结
7 总结及展望
7.1 论文的主要工作和结论
7.2 论文的展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文