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人工免疫算法的基础研究及其应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-20页
   ·概述第11-13页
   ·研究动机与研究内容第13-15页
   ·国内外研究现状第15-18页
     ·人工免疫模型第15-16页
     ·人工免疫算法第16-17页
     ·免疫算法应用与研究方向第17-18页
   ·论文安排第18-20页
第二章 遗传算法概述第20-27页
   ·遗传算法第20-25页
     ·遗传算法基本流程第20-23页
     ·遗传算法的特点第23-24页
     ·遗传算法的应用第24-25页
   ·遗传算法的改进第25-26页
   ·并行遗传算法第26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 免疫遗传算法第27-44页
   ·基于信息熵的免疫遗传算法第28-29页
   ·基于欧氏距离的免疫遗传算法第29-31页
   ·一种改进的免疫遗传算法第31-36页
     ·改进的免疫遗传算法中的几个重要定义第31-33页
     ·精英保留策略第33-34页
     ·精英交叉策略第34-35页
     ·改进的免疫遗传算法第35-36页
     ·IIGAE算法的全局收敛性分析第36页
   ·实验研究及讨论第36-43页
     ·测试函数第36-40页
     ·IIGAE与其他算法性能的比较第40-43页
   ·本章小结第43-44页
第四章 克隆选择算法及其改进第44-56页
   ·克隆选择学说第44-46页
     ·克隆选择的原理第44-45页
     ·克隆选择的特点第45-46页
   ·克隆选择算法第46-49页
     ·克隆选择算法的流程第46-47页
     ·克隆选择算法的特点第47-48页
     ·克隆选择算法的缺陷第48-49页
   ·克隆选择算法的改进第49-52页
     ·小生境技术第49-50页
     ·自适应混沌变异算子第50-51页
     ·一种改进的克隆选择算法第51-52页
   ·仿真实验研究第52-55页
     ·测试函数第52页
     ·算法参数设置第52-53页
     ·算法性能比较第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 人工免疫网络及其改进第56-68页
   ·人工免疫网络 opt-aiNet算法第57-59页
     ·免疫网络第57页
     ·opt-aiNet算法步骤第57-58页
     ·opt-aiNet算法分析第58-59页
     ·opt-aiNet的特点第59页
     ·opt-aiNet存在的问题第59页
   ·一种改进的人工免疫网络 opt-aiNet算法第59-62页
     ·混沌免疫网络第59-60页
     ·改进的面向多模态函数优化问题的混沌opt-aiNet算法第60-61页
     ·改进的算法特性分析第61-62页
   ·仿真试验第62-66页
     ·典型测试函数第62页
     ·算法参数设置第62-63页
     ·改进的opt-aiNet算法的性能分析第63-66页
   ·本章小结第66-68页
第六章 免疫算法在 PID控制器参数优化设计中的应用第68-82页
   ·PID控制器第68-70页
     ·PID基本原理第68-69页
     ·PID控制器的特点第69-70页
     ·PID整定第70页
   ·基于免疫算法的 PID控制器优化设计第70-75页
     ·编码、解码和适应度函数设计第70-72页
     ·优化问题描述和 PID增益参数优化的仿真结构第72-73页
     ·基于免疫算法的 PID控制器优化设计步骤第73-75页
     ·控制系统的稳定性问题第75页
   ·计算机仿真实验及结果分析第75-80页
     ·实验对象选取和算法参数确定第75-76页
     ·四种 PID控制器性能的比较第76-80页
   ·本章小结第80-82页
第七章 工作总结和展望第82-85页
   ·工作总结第82-84页
     ·免疫遗传算法的改进第82-83页
     ·克隆选择算法的改进第83页
     ·人工免疫网络的改进第83-84页
     ·PID控制器参数优化的改进第84页
   ·研究展望第84-85页
参考文献第85-92页
致谢第92-93页
发表论文第93页

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