章 緒論
1.1 研究背景
1.2 外研究現(xiàn)狀
1.2.1 演化算法類
1.2.2 群智能優(yōu)化算法
1.2.3 基于物理原理的元啟發(fā)式算法
1.2.4 其他元啟發(fā)算法
1.3 本書主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
1.3.1 本書主要研究內(nèi)容
1.3.2 本書的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于伯努利原理的流體搜索優(yōu)化算法
2.1 伯努利原理
2.2 流體搜索優(yōu)化算法
2.2.1 靜壓強(qiáng)p的定義
2.2.2 粒子密度p定義
2.2.3 粒子運(yùn)動的方向
2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.3.1 基準(zhǔn)測試函數(shù)
2.3.2 流體搜索優(yōu)化算法測試實(shí)驗(yàn)
2.3.3 流體搜索優(yōu)化算法與其他算法的對比實(shí)驗(yàn)
2.4 結(jié)論
第三章 基于核映射的核搜索優(yōu)化算法
3.1 核映射的數(shù)學(xué)原理
3.2 核搜索優(yōu)化算法流程
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.3.1 基準(zhǔn)測試函數(shù)
3.3.2 高維測試函數(shù)優(yōu)化結(jié)果
3.3.3 高維測試函數(shù)符號秩檢驗(yàn)結(jié)果
3.3.4 高維測試函數(shù)運(yùn)算時間結(jié)果
3.3.5 高維測試函數(shù)迭代曲線
3.3.6 低維測試函數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果
3.3.7 低維測試函數(shù)符號秩檢驗(yàn)結(jié)果
3.3.8 低維測試函數(shù)運(yùn)算時間結(jié)果
3.3.9 低維測試函數(shù)迭代曲線
3.4 結(jié)論
第四章 核搜索優(yōu)化算法在經(jīng)濟(jì)排放調(diào)度中的應(yīng)用
4.1 引言
4.2 經(jīng)濟(jì)排放調(diào)度問題
4.2.1 經(jīng)濟(jì)排放調(diào)度問題的目標(biāo)函數(shù)
4.2.2 經(jīng)濟(jì)排放調(diào)度問題的約束條件
4.3 流體搜索優(yōu)化算法在經(jīng)濟(jì)排放調(diào)度中的應(yīng)用
4.3.1 流體搜索優(yōu)化算法在IEEE一30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果
4.3.2 流體搜索優(yōu)化算法在11發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果
4.4 核搜索優(yōu)化算法在經(jīng)濟(jì)排放調(diào)度中的應(yīng)用
4.4.1 流體搜索優(yōu)化算法在IEEE一30節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果
4.4.2 流體搜索優(yōu)化算法在10發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果
4.4.3 流體搜索優(yōu)化算法在40發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果
4.5 結(jié)論
第五章 成果與不足
參考文獻(xiàn)