导读:本文包含了多目标决策协调论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:电力系统,多目标,无功优化,决策协调
多目标决策协调论文文献综述
李圣清,曾黎琳,罗晓东,李永安,何政平[1]（2013）在《基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化》一文中研究指出在传统无功优化模型基础上,建立了以系统有功网损、静态电压稳定裕度、电压偏差、无功补偿容量和发电机发电成本的多目标无功优化模型。采用多目标决策协调进化算法对电力系统无功进行优化,将多目标决策协调算法与群体进化理论有机结合起来,在有限的群体内对每个个体按协调算法进行排序,以提高优化方法的有效性。通过Matlab7.0编程对IEEE 30和IEEE 14节点算例系统进行计算。计算结果表明,该方法具有系统网损、电压偏差及无功补偿容量小、发电机发电成本低和系统稳定裕度高的特点。(本文来源于《低压电器》期刊2013年04期）
宋素萍[2]（2008）在《基于多目标决策协调模型的粒子群算法及其收敛性分析》一文中研究指出PSO在求解高维多目标优化问题对有限个体用排序策略来寻找Pareto最优个体时,粒子群体中个体之间很难进行Pareto排序比较,或出现所有个体皆有Pareto最优解而无法实施正常的个体选优.为此,提出了一种基于多目标决策协调模型的粒子群算法,该算法将运筹学多目标决策的协调模型引入粒子群迭代过程,群体按协调模型使用偏好信息进行排序,而不是基于Pareto优于关系对当代群体进行个体排序.实验表明,该算法对解决高维多目标问题行之有效,且具有较快的收敛速度.(本文来源于《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
张增年,马昊旻[3]（2008）在《基于多目标决策的协调电压控制》一文中研究指出随着输电系统的应用范围扩大,电网电压稳定是电力控制领域有待解决的问题。提出了一种新的电网电压控制策略:跳跃基因进化算法(JGEA),用于搜索CVC的多目标解决方案,这些方案被存储在一个知识数据库中,JGEA与多目标决策(MCDM)的结合可以为电网系统的在线控制构成一个智能知识库系统。建立了一个独立的在线MCDM方法用于选择合适的控制方案。仿真结果表明该方法是用于解决电压不稳定性问题的一种新的且实用的实时控制方法。(本文来源于《计算机仿真》期刊2008年07期）
陈伟,张铭钧,孟宪松[4]（2003）在《基于多目标决策理论的多机器人协调方法》一文中研究指出多机器人协调问题是当前机器人技术领域的研究热点和难点.对多机器人之间的协调理论进行研究具有重大的理论和实际意义.为此,提出了一种基于多目标决策理论的多机器人协调方法,给出室内环境的拓扑建模法.在环境的拓扑图中利用A 算法搜索出每个机器人的静态无碰路径,用拓扑图的节点保证机器人运动的大方向正确,在局部范围内根据多目标决策理论和避碰规则集协调机器人的运动.通过计算机仿真试验验证了此方法的有效性和可行性.(本文来源于《哈尔滨工程大学学报》期刊2003年03期）
赵媛,梁中,袁林旺,管卫华[5]（2001）在《能源与社会经济环境协调发展的多目标决策——以江苏省为例》一文中研究指出以江苏省为实际背景 ,运用多目标线性规划法 ,对能源与社会经济、环境协调发展的能源结构优化模型进行研究 ,从定量角度探讨江苏省可持续能源发展的对策方案(本文来源于《地理科学》期刊2001年02期）
谢鹏扬,王再玉,杨印生[6]（2001）在《多目标决策协调分析的性质》一文中研究指出利用协调优先指标与非协调优先指标的规范化描述讨论了协调分析的性质(本文来源于《吉林工业大学自然科学学报》期刊2001年02期）
谢鹏扬,杨印生,王彩玲,李延忠[7]（2001）在《多目标决策变权协调分析的数学模型》一文中研究指出利用协调优先指标与非协调优先指标的性质建立了变权协调分析的数学模型 ,并给出了实例验证(本文来源于《吉林工业大学自然科学学报》期刊2001年01期）
刘德峰[8]（1998）在《复杂系统模糊随机多目标决策的递阶分解协调方法》一文中研究指出本文建立了复杂系统模糊随机多目标决策（ＦＳＭＯＤＭ）模型，讨论了模糊事件的模糊概率的若干基本性质。在此基础上，将ＦＳＭＯＤＭ转化为清晰的多目标决策模型，并设计了递阶分解协调方法。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊1998年11期）
吴清烈,徐南荣[9]（1996）在《大规模含整变量多目标决策基于目标期望水平的交互式分解协调方法》一文中研究指出针对具有块角结构的大规模含整变量多目标决策问题提出了一种基于目标期望水平的交互多分解协调方法。该方法利用目标期望水平实现交互决策过程。利用拉格朗日分解对偶方法进行分解协协调。文中定义了若干概念，证明了若干定理，给出了交互决策的具体步骤，并对软件实现作了说明(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊1996年09期）
顾荣忠[10]（1995）在《离散多目标决策的非协调解法》一文中研究指出给定一个本质的离散多目标决策问题，用均衡数来衡量目标之间的矛盾性；提出了非协调解（ＵｎｃｏｍｐｒｏｍｉｓｉｎｇＳｏｌｕｔｉｏｎ）的概念；并以均衡数的大小排列非劣备选方案。(本文来源于《河海大学学报》期刊1995年01期）
多目标决策协调论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
PSO在求解高维多目标优化问题对有限个体用排序策略来寻找Pareto最优个体时,粒子群体中个体之间很难进行Pareto排序比较,或出现所有个体皆有Pareto最优解而无法实施正常的个体选优.为此,提出了一种基于多目标决策协调模型的粒子群算法,该算法将运筹学多目标决策的协调模型引入粒子群迭代过程,群体按协调模型使用偏好信息进行排序,而不是基于Pareto优于关系对当代群体进行个体排序.实验表明,该算法对解决高维多目标问题行之有效,且具有较快的收敛速度.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多目标决策协调论文参考文献
[1].李圣清,曾黎琳,罗晓东,李永安,何政平.基于多目标决策协调进化算法的电力系统无功优化[J].低压电器.2013
[2].宋素萍.基于多目标决策协调模型的粒子群算法及其收敛性分析[J].郑州轻工业学院学报(自然科学版).2008
[3].张增年,马昊旻.基于多目标决策的协调电压控制[J].计算机仿真.2008
[4].陈伟,张铭钧,孟宪松.基于多目标决策理论的多机器人协调方法[J].哈尔滨工程大学学报.2003
[5].赵媛,梁中,袁林旺,管卫华.能源与社会经济环境协调发展的多目标决策——以江苏省为例[J].地理科学.2001
[6].谢鹏扬,王再玉,杨印生.多目标决策协调分析的性质[J].吉林工业大学自然科学学报.2001
[7].谢鹏扬,杨印生,王彩玲,李延忠.多目标决策变权协调分析的数学模型[J].吉林工业大学自然科学学报.2001
[8].刘德峰.复杂系统模糊随机多目标决策的递阶分解协调方法[J].系统工程与电子技术.1998
[9].吴清烈,徐南荣.大规模含整变量多目标决策基于目标期望水平的交互式分解协调方法[J].系统工程理论与实践.1996
[10].顾荣忠.离散多目标决策的非协调解法[J].河海大学学报.1995