微阵列基因表达数据双聚类的多目标优化算法研究
| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·双聚类研究现状 | 第13页 |
| ·论文的主要工作和结构 | 第13-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的主要结构 | 第14-16页 |
| 第二章 多目标双聚类基础 | 第16-28页 |
| ·微阵列基因表达数据 | 第16-17页 |
| ·双聚类的相关术语及问题陈述 | 第17-22页 |
| ·双聚类的相关术语 | 第17-19页 |
| ·双聚类的类型 | 第19-20页 |
| ·双聚类的结构 | 第20-22页 |
| ·多目标优化 | 第22-25页 |
| ·多目标优化问题 | 第22-23页 |
| ·Pareto 最优解 | 第23页 |
| ·支配 | 第23-25页 |
| ·多目标优化双聚类基础 | 第25-26页 |
| ·双聚类的编码 | 第25页 |
| ·适应度函数 | 第25-26页 |
| ·实验数据集和数据预处理 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于模拟退火思想的多目标粒子群优化双聚类 | 第28-44页 |
| ·粒子群优化算法 PSO | 第28-32页 |
| ·PSO 基本原理 | 第28-30页 |
| ·PSO 算法的基本流程 | 第30页 |
| ·多目标粒子群优化算法框架 | 第30-32页 |
| ·多目标粒子群优化双聚类 | 第32-39页 |
| ·速度和位置的更新规则 | 第32-33页 |
| ·外部文档维护和全局最优位置选取 | 第33-36页 |
| ·MOPSOB 算法步骤 | 第36-37页 |
| ·仿真实验及结果评价 | 第37-38页 |
| ·算法比较分析 | 第38-39页 |
| ·基于模拟退火思想的多目标粒子群优化双聚类 | 第39-43页 |
| ·模拟退火思想 | 第40页 |
| ·MOSAPSOB 算法思想 | 第40-41页 |
| ·仿真实验及结果评价 | 第41-42页 |
| ·算法比较分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于粒子群优化思想的多目标模拟退火双聚类 | 第44-58页 |
| ·多目标模拟退火算法综述 | 第44-48页 |
| ·SMOSA | 第44-45页 |
| ·UMOSA | 第45-46页 |
| ·PSA | 第46-47页 |
| ·WMOSA | 第47-48页 |
| ·模拟退火双聚类算法 | 第48-54页 |
| ·SA 算法的基本原理 | 第48页 |
| ·SA 算法的要素构成 | 第48-49页 |
| ·SA 算法的流程 | 第49-50页 |
| ·SA 双聚类算法 | 第50-54页 |
| ·基于粒子群优化思想的多目标模拟退火双聚类 | 第54-57页 |
| ·算法的基本思想 | 第54页 |
| ·仿真实验及结果评价 | 第54-56页 |
| ·算法比较分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 并行多目标混合模拟退火双聚类 | 第58-68页 |
| ·多目标并行优化算法 | 第58-61页 |
| ·主从模型 | 第58-59页 |
| ·孤岛模型 | 第59-60页 |
| ·发散模型 | 第60-61页 |
| ·分层混合模型 | 第61页 |
| ·并行模拟退火算法 | 第61-63页 |
| ·独立试验并行策略的并行模拟退火算法 | 第61-62页 |
| ·协同试验并行策略的并行模拟退火算法 | 第62-63页 |
| ·并行多目标混合模拟退火算法 | 第63-66页 |
| ·算法的基本思想 | 第63页 |
| ·仿真实验及结果评价 | 第63-65页 |
| ·算法结果分析 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文工作总结 | 第68-69页 |
| ·课题研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
