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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--微粒群算法研究及其在电力无功优化中的应用
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微粒群算法研究及其在电力无功优化中的应用
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
第1章 引言第9-13页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·研究内容第10-11页
   ·本文的创新点第11页
   ·论文结构第11-13页
第2章 微粒群优化算法介绍第13-31页
   ·微粒群优化算法概述第13-20页
     ·标准微粒群优化算法第14-17页
     ·标准微粒群优化算法的流程第17-19页
     ·标准微粒群优化算法的优缺点第19-20页
   ·微粒群优化算法研究现状第20-29页
     ·理论分析第20-21页
     ·种群拓扑结构第21-22页
     ·位置和速度更新公式第22-23页
     ·参数的选择第23-26页
     ·多种群第26-27页
     ·混合方法第27页
     ·离散二进制微粒群算法第27-28页
     ·应用领域第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第3章 聚类微粒群优化算法第31-45页
   ·引言第31页
   ·相关研究第31-33页
   ·聚类微粒群优化算法第33-41页
     ·算法框架第33-34页
     ·Single--linkage 聚类法第34-36页
     ·局部搜索策略第36-38页
     ·子群状态的检测第38-39页
     ·环境变化的检测第39-40页
     ·复杂度分析第40-41页
   ·仿真实验及分析第41-43页
   ·本章小结第43-45页
第4章 电力系统无功优化第45-56页
   ·电力系统无功优化概述第45-48页
     ·无功优化的原理第45页
     ·无功优化的数学模型第45-48页
   ·电力系统无功优化研究现状第48-51页
     ·常规优化方法第49-50页
     ·人工智能优化方法第50-51页
   ·CPSO 算法在电力系统无功优化的应用第51-54页
     ·无功优化数学模型第51-52页
     ·基于 CPSO 算法的电力系统无功优化第52-53页
     ·算法分析第53-54页
   ·本章小结第54-56页
第5章 总结与展望第56-58页
参考文献第58-64页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目第64-66页
致谢第66页

 
 
论文编号BS12676,这篇论文共66
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