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  • 进化算法及其在智能配电网中的应用 盛万兴,刘科研,孟晓丽 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 盛万兴,刘科研,孟晓丽 著著
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2017-03-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 盛万兴,刘科研,孟晓丽 著著
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2017-03-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-03-01
    • 字数:296千字
    • 页数:235
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787030518248
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学出版社

    进化算法及其在智能配电网中的应用

    作  者:盛万兴,刘科研,孟晓丽 著
    定  价:98
    出 版 社:科学出版社
    出版日期:2017年03月01日
    页  数:235
    装  帧:精装
    ISBN:9787030518248
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    内容简介

    近年来,进化算法的研究进入了快速发展阶段,越来越多的研究开发人员开始从事进化算法的设计与实现。进化算法能够比较完美地解决常规数学无法求解的不可微、多目标的数学优化问题,在工程实践中也得到了较多广泛的应用。本书全面阐述了进化算法在靠前外研究现状和发展,讨论了多种进化算法的概念和原理,结合作者及团队近些年来在配电网的研究成果与应用实践,论述了进化算法在电力系统中的计算与优化方法,力求使读者通过阅读本书获得一条应用进化算法到实际电力工业应用的捷径,而这一点是目前多种书籍所没有涉及的。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言
    第1章智能配电网概述
    1.1智能配电网的概念
    1.2智能配电网的特征
    1.2.1智能配电网规划方面
    1.2.2智能配电网运行与控制方面
    1.3进化算法的研究趋势
    1.3.1进化计算
    1.3.2进化神经网络
    参考文献
    第2章遗传算法
    2.1引言
    2.2遗传算法的理论分析
    2.2.1基本原理
    2.2.2基本概念与要素
    2.2.3性能指标
    2.2.4算法流程
    2.3遗传算法在求解无功优化中的应用
    2.3.1遗传模拟退火算法
    2.3.2无功优化问题的数学模型
    2.3.3自适应遗传模拟退火算法
    2.3.4算例分析
    参考文献
    第3章粒子群算法
    3.1引言
    3.2粒子群算法理论基础
    3.2.1标准粒子群算法
    3.2.2标准粒子群算法变体
    3.2.3混合粒子群算法
    3.3粒子群算法在智能配电网中的应用
    3.3.1智能配电网优化分析数学模型
    3.3.2智能配电网优化建模方法
    3.4粒子群算法的程序实现
    3.4.1标准粒子群算法
    3.4.2标准粒子群算法变体
    3.4.3混合粒子群算法
    3.5粒子群算法实验结果
    3.5.1智能配电网优化算例
    3.5.2计算结果分析
    3.5.3算法收敛性分析
    3.6粒子群算法的分析与讨论
    参考文献
    第4章进化规划算法
    4.1引言
    4.2进化规划算法理论基础
    4.2.1标准进化规划
    4.2.2元进化规划
    4.2.3自适应进化规划
    4.2.4柯西变异进化规划
    4.2.5单点变异进化规划
    4.2.6混合策略进化规划
    4.2.7博弈进化规划
    4.2.8多群竞争进化规划
    4.3进化规划在配电网无功优化中的应用
    4.3.1配电网无功优化数学模型
    4.3.2配电网无功优化进化规划建模
    4.4进化规划的程序实现
    4.4.1标准进化规划
    4.4.2博弈进化规划
    4.4.3多群竞争进化规划
    4.5进化规划实验结果
    4.5.1配电网无功优化算例
    4.5.2计算结果分析
    4.5.3算法收敛性分析
    4.6进化规划的分析与讨论
    参考文献
    第5章多目标进化算法
    5.1引言
    5.2多目标优化理论基础
    5.2.1多目标优化方法的定义
    5.2.2非支配解
    5.3强度Pareto进化算法
    5.4改进型非支配排序遗传算法
    5.4.1经典的NSGA-II算法
    5.4.2改进的排序策略
    5.4.3改进的选择截断策略
    5.4.4改进的变异与交叉策略
    5.4.5很优解的选取
    5.5应用案例
    5.5.1基于NSGA-II算法的分布式电源选址定容优化
    5.5.2基于NSGA-II算法的分布式电源与微电网分组协调优化
    5.6多目标进化算法的分析与讨论
    参考文献
    第6章差分进化算法
    6.1引言
    6.2基本差分进化算法
    6.2.1基本原理
    6.2.2基本要素
    6.2.3基本流程
    6.2.4差分进化算法的其他形式
    6.2.5差分进化计算的群体智能搜索策略分析
    6.2.6控制参数对算法性能的影响
    6.3差分进化算法的改进
    6.3.1传统差分进化算法存在的问题
    6.3.2控制参数的改进
    6.3.3差分进化策略的改进
    6.3.4相关混合算法
    6.3.5评价指标
    6.4差分进化算法的应用概况
    6.4.1函数优化
    6.4.2组合优化
    6.4.3神经网络训练
    6.4.4机器人学
    6.4.5其他应用领域
    6.5差分进化算法在智能配电网中的应用
    6.5.1差分进化算法在分布式电源选址定容问题中的应用
    6.5.2差分进化算法在状态估计问题中的应用
    6.6差分进化算法展望
    参考文献
    第7章蚁群算法
    7.1引言
    7.2蚁群算法理论基础
    7.2.1基本蚁群算法
    7.2.2蚁群算法的研究现状
    7.2.3蚁群算法的近期新进展
    7.3混沌蚁群算法
    7.3.1混沌理论
    7.3.2人工蚁群
    7.3.3混沌蚁群算法特点
    7.4无功优化案例背景
    7.5蚁群算法的程序实现
    7.5.1蚁群算法流程
    7.5.2控制变量处理
    7.5.3混沌蚁群算法实现
    7.5.4算例分析
    7.6蚁群算法发展趋势和展望
    参考文献
    第8章和声搜索算法
    8.1引言
    8.2和声搜索算法基本原理
    8.2.1概述
    8.2.2和声创作流程
    8.2.3和声搜索算法计算流程
    8.2.4和声搜索算法计算过程分析.
    8.2.5和声搜索算法收敛能力
    8.3和声搜索算法与其他算法的对比
    8.3.1概述
    8.3.2算法对比
    8.4和声搜索算法在有源配电网无功协调优化中的应用
    8.4.1概述
    8.4.2问题建模
    8.4.3基于IHSA的求解流程
    8.4.4算例验证.
    8.4.5算法性能分析
    8.5基于MOHS算法的分布式电源选址定容优化
    8.5.1概述
    8.5.2MOHS算法详述
    8.5.3算例分析与比较
    8.6和声搜索算法的分析与讨论
    参考文献
    第9章其他相关进化算法
    9.1引言
    9.2理论基础
    9.2.1万有引力搜索算法
    9.2.2人工蜂群算法
    9.2.3布谷鸟算法
    参考文献
    第10章进化算法评价与选择
    10.1引言
    10.2算例分析与比较
    10.2.1问题描述
    10.2.2优化结果
    10.2.3计算时间.
    10.2.4优化效率
    10.2.5计算准确性分析
    参考文献
    附录电力系统分析常用算例系统
    附录AIEEE33.bus配电系统
    附录BPG&E69-bus配电系统
    附录CIEEE13-bus配电系统
    附录DIEEE34-bus配电系统
    附录EIEEE37-bus配电系统
    附录FIEEE123-bus配电系统

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