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基于改進(jìn)遺傳算法的地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化評(píng)價(jià)方法研究

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時(shí)間:2024-08-19 05:00:50
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基于改進(jìn)遺傳算法的地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化評(píng)價(jià)方法研究【摘要】:地?zé)嶙鳛榭稍偕男滦颓鍧嵞茉粗凶顬楝F(xiàn)實(shí)并最具競(jìng)爭(zhēng)力的能源之一,正被越來越多地的國(guó)家重視。我國(guó)地?zé)峁崾堑責(zé)崂玫闹饕緩?/p>

【摘要】:地?zé)嶙鳛榭稍偕男滦颓鍧嵞茉粗凶顬楝F(xiàn)實(shí)并最具競(jìng)爭(zhēng)力的能源之一,正被越來越多地的國(guó)家重視。我國(guó)地?zé)峁崾堑責(zé)崂玫闹饕緩健R虼吮疚难芯康哪康脑谟谘芯績(jī)?yōu)化地?zé)峁嵯到y(tǒng)的方法,以便于提高地?zé)崮艿睦寐?,同時(shí)還能夠?qū)崿F(xiàn)較高的經(jīng)濟(jì)效益。 本文在對(duì)地?zé)峁嵯到y(tǒng)原理進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,利用改進(jìn)的遺傳算法(即遺傳模擬退火算法)對(duì)地?zé)峁嵯到y(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化運(yùn)算,從而探索地?zé)岵膳到y(tǒng)優(yōu)化的新方法。 本文得出以下結(jié)論:采用數(shù)學(xué)建模對(duì)地?zé)岵膳到y(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化處理,在實(shí)際的工程應(yīng)用中可以得到良好的結(jié)果;在地?zé)岵膳到y(tǒng)優(yōu)化工作中引入改進(jìn)的遺傳算法;利用計(jì)算機(jī)程序Matlab對(duì)地?zé)岵膳到y(tǒng)進(jìn)行建模并處理可以大大提高對(duì)地?zé)岵膳到y(tǒng)的優(yōu)化能力。 本論文的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括以下幾點(diǎn): 1.通過對(duì)地?zé)岵膳到y(tǒng)的分析及優(yōu)化建模的過程中,發(fā)現(xiàn)對(duì)地?zé)岵膳到y(tǒng)優(yōu)化模型影響較大的因素:調(diào)峰比和地?zé)嵛菜疁囟龋? 2.采用最小二乘法對(duì)采暖度日值進(jìn)行線性擬合,以建立地?zé)岵膳到y(tǒng)調(diào)峰熱源耗熱量的數(shù)學(xué)模型,并進(jìn)而計(jì)算出調(diào)峰熱源能源消耗,以便于采暖熱耗熱量及基礎(chǔ)負(fù)荷與調(diào)峰負(fù)荷的計(jì)算,并進(jìn)一步計(jì)算出調(diào)峰燃料消耗量,為地?zé)岵膳到y(tǒng)的優(yōu)化提供參考; 3.地?zé)岵膳到y(tǒng)是受多種因素影響的復(fù)雜系統(tǒng),本文將現(xiàn)代優(yōu)化算法之一的遺傳算法方法應(yīng)用于地?zé)岵膳こ滔到y(tǒng)優(yōu)化過程中; 4.本文結(jié)合遺傳算法和模擬退火算法各自搜索能力的不同,對(duì)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),以利于提高模型的優(yōu)化能力; 5.利用Matlab程序所提供的遺傳算法工具箱對(duì)地?zé)岵膳到y(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,并采用改進(jìn)的遺傳模擬退火算法對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化。 【關(guān)鍵詞】:地?zé)岵膳?/strong> 調(diào)峰比 模型 優(yōu)化 遺傳算法 模擬退火 Matlab程序
【學(xué)位授予單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號(hào)】:TU832;TP18
【目錄】:
  • 中文摘要3-4
  • Abstract4-10
  • 第一章 緒論10-21
  • 1.1 研究的背景和意義10-13
  • 1.1.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)化的概念11-12
  • 1.1.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)方案經(jīng)濟(jì)優(yōu)化的重要性12-13
  • 1.2 本論文問題的提出13-19
  • 1.2.1 我國(guó)供熱事業(yè)的發(fā)展及存在的問題13-14
  • 1.2.2 地?zé)峁岬陌l(fā)展中亟需解決的經(jīng)濟(jì)性問題14-16
  • 1.2.3 數(shù)學(xué)模型在供熱系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)工作中的意義16-17
  • 1.2.4 地?zé)岵膳到y(tǒng)技術(shù)經(jīng)濟(jì)參數(shù)評(píng)價(jià)依據(jù)17-19
  • 1.3 本文的研究目標(biāo)、方法和思路19-20
  • 1.3.1 主要研究的目標(biāo)、方法19
  • 1.3.2 研究思路19-20
  • 1.4 本章小結(jié)20-21
  • 第二章 國(guó)內(nèi)外研究綜述21-31
  • 2.1 工程優(yōu)化研究的發(fā)展情況21-26
  • 2.1.1 工程優(yōu)化的定義及應(yīng)用21-22
  • 2.1.2 工程優(yōu)化的發(fā)展22-23
  • 2.1.3 工程優(yōu)化分類23-24
  • 2.1.4 遺傳算法應(yīng)用于工程優(yōu)化的發(fā)展24-26
  • 2.2 地?zé)崂玫陌l(fā)展情況26-27
  • 2.3 地?zé)峁峒捌鋬?yōu)化研究的發(fā)展情況27-30
  • 2.4 本章小結(jié)30-31
  • 第三章 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析數(shù)學(xué)模型建立31-51
  • 3.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)31-32
  • 3.1.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)形式31-32
  • 3.1.2 地?zé)衢g接式采暖32
  • 3.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)的特點(diǎn)和特殊參數(shù)32-38
  • 3.2.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)的特點(diǎn)32-35
  • 3.2.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)的特殊參數(shù)35-38
  • 3.3 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析數(shù)學(xué)模型38-50
  • 3.3.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)方程38-49
  • 3.3.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析的數(shù)學(xué)模型49-50
  • 3.4 本章小結(jié)50-51
  • 第四章 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型的優(yōu)化51-63
  • 4.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)的經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)化的目標(biāo)51-52
  • 4.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)52-60
  • 4.2.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)投資52-55
  • 4.2.2 年運(yùn)行費(fèi)用55-60
  • 4.3 地?zé)岵膳到y(tǒng)重要經(jīng)濟(jì)性參數(shù)的優(yōu)化60-61
  • 4.4 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)分析優(yōu)化模型的建立和求解61-62
  • 4.5 本章小結(jié)62-63
  • 第五章 遺傳算法的理論基礎(chǔ)63-78
  • 5.1 遺傳算法的介紹63-67
  • 5.1.1 遺傳算法的產(chǎn)生和發(fā)展64-65
  • 5.1.2 遺傳算法的特點(diǎn)65-66
  • 5.1.3 遺傳算法的基本術(shù)語66-67
  • 5.2 簡(jiǎn)單遺傳算法和混合遺傳算法67-73
  • 5.2.1 簡(jiǎn)單遺傳算法的基本思路67-71
  • 5.2.2 混合遺傳算法思路71-73
  • 5.3 遺傳算法的操作73-75
  • 5.4 改進(jìn)遺傳算法75-77
  • 5.5 本章小結(jié)77-78
  • 第六章 地?zé)岵膳到y(tǒng)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)分析的改進(jìn)遺傳算法78-88
  • 6.1 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性改進(jìn)的遺傳算法過程分析78-79
  • 6.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)79-80
  • 6.3 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性遺傳算法的編碼80-81
  • 6.4 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的初始種群的生成81-82
  • 6.5 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的遺傳算子的識(shí)別82-84
  • 6.5.1 選擇算子82
  • 6.5.2 交叉算子82-83
  • 6.5.3 變異算子83-84
  • 6.6 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的遺傳算法過程的改進(jìn)84-87
  • 6.6.1 改進(jìn)遺傳算法的方法和理論84
  • 6.6.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性的改進(jìn)遺傳算法數(shù)學(xué)模型84-87
  • 6.7 本章小結(jié)87-88
  • 第七章 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化模型改進(jìn)遺傳算法的仿真研究88-96
  • 7.1 改進(jìn)遺傳算法的地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型的計(jì)算機(jī)仿真88-92
  • 7.1.1 MATLAB 軟件介紹88-92
  • 7.1.2 地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)性優(yōu)化模型 MATLAB 程序?qū)崿F(xiàn)92
  • 7.2 優(yōu)化結(jié)果的比較92-95
  • 7.3 本章小結(jié)95-96
  • 第八章 實(shí)證研究96-114
  • 8.1 工程概況96
  • 8.2 地?zé)岵膳こ探?jīng)濟(jì)參數(shù)的設(shè)定96
  • 8.3 遺傳算法操作算子和參數(shù)的選定96-104
  • 8.3.1 選擇算子96-97
  • 8.3.2 交叉算子97-98
  • 8.3.3 變異算子98-99
  • 8.3.4 參數(shù)的選定99-104
  • 8.4 優(yōu)化模型計(jì)算結(jié)果的校核104-113
  • 8.4.1 優(yōu)化模型的構(gòu)建104
  • 8.4.2 優(yōu)化模型及實(shí)證104-113
  • 8.5 本章小結(jié)113-114
  • 第九章 總結(jié)與展望114-117
  • 9.1 結(jié)束語114
  • 9.2 本文的創(chuàng)新點(diǎn)114-115
  • 9.3 展望115-117
  • 參考文獻(xiàn)117-127
  • 攻讀博士期間取得的學(xué)術(shù)成果127-128
  • 致謝128


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用遺傳算法優(yōu)化八木天線    劉忠凱;薛正輝;任武;李偉明;高本慶;

遺傳算法在歷史性約束組合優(yōu)化問題中的應(yīng)用    汝勇;楊樹強(qiáng);

地?zé)岵膳瘜⒊煞康禺a(chǎn)業(yè)新賣點(diǎn)    本報(bào)記者 卜凡中

地?zé)岵膳氂脤S玫匕?nbsp;   洪鋼

地?zé)岵膳轰伿裁吹匕宀藕?nbsp;   劉紅

地?zé)岵膳熬昂?nbsp;   本報(bào)記者 劉力敏 謝劍峰

地?zé)岵膳⒁膺x擇地板    孫佳寧

太陽能熱水器地?zé)岵膳型L(zhǎng)足發(fā)展    曉英

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市    林京

LG地?zé)岬匕迨氯娴顷懳覈?guó)    本報(bào)記者 侯益森

裝地?zé)岬匕寮记啥?nbsp;   戴歐

賦隆地暖再掀地暖革命    本報(bào)記者 超然

基于改進(jìn)遺傳算法的地?zé)岵膳到y(tǒng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)化評(píng)價(jià)方法研究    齊學(xué)玲

具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)布局優(yōu)化的理論及算法    張旭

基于遺傳算法的形狀誤差計(jì)算研究    廖平

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資環(huán)境系統(tǒng)研究    周明

小型化微帶天線的設(shè)計(jì)與數(shù)值分析    張需溥

空間數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析算法的研究    楊春成

基于移動(dòng)代理的網(wǎng)格資源監(jiān)控技術(shù)的研究    方娟

箱型結(jié)構(gòu)焊接變形預(yù)測(cè)、控制及應(yīng)用    崔曉芳

薄帶坯鑄軋板形智能識(shí)別與控制系統(tǒng)研究    張材

遺傳算法的改進(jìn)研究及其在壓縮機(jī)性能分析與優(yōu)化中的應(yīng)用    田方

遺傳算法在高校排課系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用    朱奉梅

基于遺傳算法的既有線平面及縱斷面整正優(yōu)化設(shè)計(jì)    孫曉麗

解最小生成樹問題的新的遺傳算法    馮秋霞

基于遺傳算法的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)研究    郭佳

基于改進(jìn)遺傳算法的波束形成技術(shù)研究及其應(yīng)用    宋品

基于遺傳算法的主題爬蟲搜索策略研究    梁云靜

基于遺傳算法的模糊推理控制系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化研究    高建兵

多向變異遺傳算法及其優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究    李振業(yè)

遺傳算法在濰坊商校排課系統(tǒng)的研究與應(yīng)用    欒麗霞

基于改進(jìn)遺傳算法的物流配送路徑優(yōu)化研究    王輝