成重构算法研究电力系统自动化王兆宇,微电网及智能配电网的能量管理与故障恢复上海交通大学,年致谢第页共页致谢四年的大学时光即将要结束了，回首过去，感觉记忆犹新,四年的时光里，不仅得到了老师的谆谆教导，更收获许许多多的纯真友谊，更明白了许多做人做事的道理。在论文即将完稿之际，首先感谢我的指导老师邹必昌副教授。这短暂的两个多月时间里的耐心教导。在做毕业设计期间，从论文的方案论证系统的研究，到论文审阅定稿等整个过程中无不倾注着导师的心血。在此，首先让学生向导师邹必昌副教授致以最崇高的敬礼,同时邹老师渊博的专业知识，丝不苟，求实务真的态度也为我们树立了榜样也同样感谢那些在平时的工作中给予我无私帮助的同学们，正是因为有你们的陪伴，起走过了大学四年丰富多彩的时光,似。而变异是指子代和父代有些不相似的现象，是生物个体之间相互区别的基础。选择是指保留和淘汰，它决定生物进化遗传和变异的方向，使变异和遗传向着适应环境方向发展。生物进化论揭示了生物长期自然选择进化的发展规律，使科学家们从中受到了启迪，认识到进化论自然选择过程蕴含着种搜索和优化的先进思想，并将这种思想用于工程技术领域，发展出遗传算法。遗传算法，简称是在七十年代初期由美国密执根大学的教授发展起来的。年教授发表了第本比较系统地论述遗传算法的专著。近年来由于遗传算法的突出优点使之成为了个热点研究方向，教授的学生为理论的推广做出了卓越的贡献。他不但建立和完善了的体系，而且还成功的将其应用到搜索优化工程控制机器学习等多个领域，为的应用开辟了广阔的天地。遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。即根据生物界适者生存的原理进行优化。算法以个群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选择交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作参数编码初始群体的设定适应度函数的设计遗传操作设计控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。作为种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用鲁棒性强适于并行处理以及高效实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之。同传统优化算法相比，遗传算法有以下特点对可行解表示的广泛性。遗传算法的处理对象不是参数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。此编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。所谓结构对象，泛指集合序列矩阵树图链和表等各种维或二维，甚至多维结构形式的对象。这特点使得遗传算法具有广泛的应用领域。遗传算法在解空间中从多点寻找问题解，而不像些传统方法从点寻找解。适应性强,遗传算法通过染色体编码将问题的解表示为条数字串，整个含微网的配电网故障恢复算法研究问题的求解过程都是在对这些数字串进行操作，与原问题无关。遗传算法直接应用目标函数的函数值信息即适应度值，而非函数的导数或其它辅助信息。传统搜索方法需要有些辅助信息，如梯度法需要导数，当这些信息不存在时，这些算法就失败了而遗传算法只需目标函数和编码串，因此遗传算法几乎可以处理任何问题。遗传算法在搜索过程中不容易陷入局部最优，即使在所定义的适应度函数是不连续的非规则的或有噪声的情况下，也能以很大的概率找到全局最优解。鲁棒性好，遗传算法具有内在启发式随机搜索特性，它不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导它的搜索方向，它的方向性使得它的效率远远高于般的随机算法。遗传算法在解空间内进行充分地搜索，但不是盲目地穷举或试探，因为选择操作以适应度为依据。因为它的搜索时耗和效率往往优于其它优化算法。遗传算法具有固有的并行性和并行计算的能力。遗传算法的每代都有个个体。也就是说，它同时从个点对搜索空间进行并行搜索，因此是种隐含的并行计算，从而加快了搜索速度。遗传算法具有可扩展性，易于同别的技术混合。基本遗传算法基本概念遗传算法基于自然选择的生物进化，是种模仿生物进化过程的随机方法，下面给出些生物学中关于遗传的基本概念和常用术语，这对于理解遗传算法是非常重要的。染色体遗传物质的主要载体，指多个基因的集合。基因控制生物性状的遗传物质的功能和结构的基本单元，又称遗传因子。表现型由染色体决定形状的外部表现，或者说根据基因形成的个体。基因型遗传基因在染色体中所占据的位置。个体指染色体带有特征的实体。种群指染色体带有特征的个体的集合，其数目称为群体规模。进化生物在延续生存的过程中，逐渐适应周围生存环境，使得其品质不断的得到改良，这种生命的现象称为进化。适应度指个物体对于生存环境的适应程度，适应程度越高的个体将获得更多的繁殖机会。选择指以定的概率从种群中选择若干个体的操作。般而言，选择的过程是种基于适应度的优胜劣汰的过程。交叉在两个染色体的个或几个相同位置处将染色体切断，分割后的各染色体串分别交叉组合形成两个新的个体。变异在细胞进行复制时可能以很小的概率产生些复制差错，从而使发生种变异，产生出新的染色体，使新的染色体表现出些新的性状。编码从表现型到基因型的映射。解码从基因型到表现型的映射。基本遗传算法的原理遗传算法是种在计算机上模拟生物的进化过程和基因的操作的搜索算法，它模拟了自然选择和进化遗传过程中发生的繁殖杂交和突变现象。在利用遗传基于遗传算法的含有微网的配电网故障恢复重构第页共页算法求解问题时，问题的每个可能的解都被编码形成个字符串，即染色体个体。若干个染色体个体构成了种群所有可能解。在遗传初始阶段，首先随机的产生些个体，形成初始种群初始解，依照指定的目标函数对每个个体进行评价，得出它的适应度值，依据此适应度值，选择个体并复制下代。选择操作体现了适者生存原理，优的个体被选择用来复制，而差的个体则被淘汰。然后选择出来的个体经过交叉和变异组合生成新代。这些新个体由于继承了上代的优良性状，因而在性能上要优于上代，这样逐步朝着更优解的方向进化。所以，遗传算法也被看作是个由可行解组成的群体逐步进化的过程。其中，选择交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作参数编码初始群体的生成适应度函数的设定遗传操作设计控制参数设定五个要素构了遗购物车信息修改下订单。订单模块查询个人订单列表查询笔订单的详细信息。个人账户订单查询，对收藏夹地址的管理。前台文件构架图前台文件结构图网站首页网站底部导航商品展示网站左侧导航网站导航用户注册个人账户浏览商品添加购物车删除商品购物车用户登录修改购物车下订单查询订单修改个人资料前台网站运行结果，如图所示图购物网站首页用户管理模块新用户注册要购买商品，需要先注册成为用户，如图所示图注册新用户部分关键代码如下用户名或不能为空。密码或确认密码不能为空。,密码与确认密码不相同。,请预读并接受用户协议。,会员注册成功,会员注册失败,用户登录用户登录页面主要用来接收用户输入的用户名和密码，并更新用户在网站中的状态信息。会员登录窗口的运行结果，如图所示。图用户登录用户名或密码不能为空。台商品展示。如图所示图商品添加页面由于前台展示商品时，包括小图，中图和大图三种格式，因此我们做了个包括添加图片水印的图片处理类。商品列表点击导航区的商品列表超链接，会出现所有商品的信息，该页面主要对商品信息进行更改，删除商品，运行结果如图所示图商品列表增加商品分类该模块用来对新增商品种类的录入，操作界面如图所示图增加商品分类关键代码如下,添加商品分类成功,添加商品类型失败,增加商品品牌该模块用来对新增商品种类的录入，操作界面如图所示图增加商品品牌页面系统管理商城配置点击左侧菜单栏的商城配置链接，进入配置页面，就可以添加或修改商城的具体设置，如图所示图商城配置导航设置导航设置用来配置导航的详细信息，从而实现前台页面导航的动态设置，如图所示图导航列表添加导航页面，如图所示图导航设置第五章系统测试测试方案由于考虑到人为条件有限等各种因素，我们采用黑盒子的测试方案。测试项目及结果说明测试项目包括系统的前台与后台，经过认真测试，结果基本能够实现系统目标的要求，效果截图均已包含在本论文的各章节中。第六章总结经过段时间的努力，我们终于完成了网上商城网站系统，基本实现了题目的基本要求。但是由于经验不足，对报表统计的实现功能，还没有完善，这算是个缺陷与遗憾。不过我们定会努力学习，尽早实现该模块功能。总的来说，在做这个毕业设计的过程中，我们查阅了大量关于网上销售的相关资料，切实地来说，工作的任何服务器是要提供个集中式的服务。但是，也有许多不同的方式提供服务，并有很多不同的方式来构建通信服务。聊天，大约是被形容为面向连接服务的，因为个用户建立了联接并保持连接，发送和接受文本。我们将创造个剥离下来，面向连接服务器，学习的基本框架将帮助你在未来大量制造其他面向连接服务器。为什么从零开始创造我们将用基本包建立每个接口来创造这个原型服务器，这让我们在非常低的水平用语言探索服务器编程成为可能。当然有很多提供网络细节的系统，在许多情况下，最好的真实世界的解决办法是使用现有的架构，因为它常常提供了有用的功能，如容错，负载平衡。服务器是做什么呢在我们描述监听类之前，我们将描述下服务器。这样做有定的顺序排列的优雅，因为在用户连成重构算法研究电力系统自动化王兆宇,微电网及智能配电网的能量管理与故障恢复上海交通大学,年致谢第页共页致谢四年的大学时光即将要结束了，回首过去，感觉记忆犹新,四年的时光里，不仅得到了老师的谆谆教导，更收获许许多多的纯真友谊，更明白了许多做人做事的道理。在论文即将完稿之际，首先感谢我的指导老师邹必昌副教授。这短暂的两个多月时间里的耐心教导。在做毕业设计期间，从论文的方案论证系统的研究，到论文审阅定稿等整个过程中无不倾注着导师的心血。在此，首先让学生向导师邹必昌副教授致以最崇高的敬礼,同时邹老师渊博的专业知识，丝不苟，求实务真的态度也为我们树立了榜样也同样感谢那些在平时的工作中给予我无私帮助的同学们，正是因为有你们的陪伴，起走过了大学四年丰富多彩的时光,似。而变异是指子代和父代有些不相似的现象，是生物个体之间相互区别的基础。选择是指保留和淘汰，它决定生物进化遗传和变异的方向，使变异和遗传向着适应环境方向发展。生物进化论揭示了生物长期自然选择进化的发展规律，使科学家们从中受到了启迪，认识到进化论自然选择过程蕴含着种搜索和优化的先进思想，并将这种思想用于工程技术领域，发展出遗传算法。遗传算法，简称是在七十年代初期由美国密执根大学的教授发展起来的。年教授发表了第本比较系统地论述遗传算法的专著。近年来由于遗传算法的突出优点使之成为了个热点研究方向，教授的学生为理论的推广做出了卓越的贡献。他不但建立和完善了的体系，而且还成功的将其应用到搜索优化工程控制机器学习等多个领域，为的应用开辟了广阔的天地。遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。即根据生物界适者生存的原理进行优化。算法以个群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对个被编码的参数空间进行高效搜索。其中，选择交叉和变异构成了遗传算法的遗传操作参数编码初始群体的设定适应度函数的设计遗传操作设计控制参数设定五个要素组成了遗传算法的核心内容。作为种新的全局优化搜索算法，遗传算法以其简单通用鲁棒性强适于并行处理以及高效实用等显著特点，在各个领域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为重要的智能算法之。同传统优化算法相比，遗传算法有以下特点对可行解表示的广泛性。遗传算法的处理对象不是参数本身，而是针对那些通过参数集进行编码得到的基因个体。此编码操作使得遗传算法可以直接对结构对象进行操作。所谓结构对象，泛指集合序列矩阵树图链和表等各种维或二维，甚至多维结构形式的对象。这特点使得遗传算法具有广泛的应用领域。遗传算法在解空间中从多点寻找问题解，而不像些传统方法从点寻找解。适应性强,遗传算法通过染色体编码将问题的解表示为条数字串，整个含微网的配电网故障恢复算法研究问题的求解过程都是在对这些数字串进行操作，与原问题无关。遗传算法直接应用目标函数的函数值信息即适应度值，而非函数的导数或其它辅助信息。传统搜索方法需要有些辅助信息，如梯度法需要导数，当这些信息不存在时，这些算法就失败了而遗传算法只需目标函数和