免疫克隆遗传算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第16-18页 |
| 1 绪论 | 第18-22页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第18页 |
| 1.2 国外研究概括 | 第18-19页 |
| 1.3 国内研究概括 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要内容及安排 | 第20-22页 |
| 2 免疫克隆进化算法的原理和算法结构 | 第22-30页 |
| 2.1 进化算法 | 第22-24页 |
| 2.1.1 进化算法基本框架和特点 | 第22-23页 |
| 2.1.2 进化算法的主要分支 | 第23页 |
| 2.1.3 进化算法的优缺点 | 第23-24页 |
| 2.2 免疫克隆进化算法 | 第24-25页 |
| 2.2.1 免疫进化算法 | 第24页 |
| 2.2.2 免疫遗传算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 免疫克隆遗传算法 | 第25页 |
| 2.3 多目标免疫克隆算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 算法基础 | 第25-26页 |
| 2.3.2 多目标免疫克隆进化算法 | 第26-30页 |
| 3 基于环境策略的免疫克隆约束多目标进化算法 | 第30-46页 |
| 3.1 约束多目标优化算法 | 第30-32页 |
| 3.1.1 约束多目标优化问题 | 第30-31页 |
| 3.1.2 约束处理方法 | 第31-32页 |
| 3.2 基于环境策略的免疫克隆算法 | 第32-35页 |
| 3.2.2 克隆操作 | 第34页 |
| 3.2.3 交叉操作 | 第34-35页 |
| 3.2.4 环境策略变异 | 第35页 |
| 3.2.5 克隆选择 | 第35页 |
| 3.3 算法流程 | 第35-38页 |
| 3.4 实验和分析 | 第38-43页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第38页 |
| 3.4.2 性能度量 | 第38-39页 |
| 3.4.3 数值实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 4 基于种群分类和方向引导策略的免疫克隆进化算法 | 第46-62页 |
| 4.1 种群分类策略 | 第46-48页 |
| 4.1.1 种群分类技术 | 第46-47页 |
| 4.1.2 可行解集种群更新机制 | 第47页 |
| 4.1.3 不可行解集种群更新机制 | 第47-48页 |
| 4.2 方向引导策略 | 第48-51页 |
| 4.2.1 逼近方向的引导 | 第48-49页 |
| 4.2.2 分布方向的引导 | 第49-50页 |
| 4.2.3 方向引导策略 | 第50-51页 |
| 4.3 算法流程 | 第51-53页 |
| 4.4 实验和分析 | 第53-59页 |
| 4.4.1 约束多目标优化问题 | 第53-54页 |
| 4.4.2 测试函数 | 第54-55页 |
| 4.4.3 性能度量 | 第55-56页 |
| 4.4.4 数值实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-62页 |
| 5 基于改进的免疫克隆遗传算法的避空侦察路线优化 | 第62-74页 |
| 5.1 卫星过顶模型 | 第62-64页 |
| 5.1.1 卫星轨道参数 | 第62-63页 |
| 5.1.2 卫星经纬度计算模型 | 第63-64页 |
| 5.2 避空侦察最优路线选择模型 | 第64-65页 |
| 5.3 改进的遗传算法 | 第65-68页 |
| 5.4 改进的免疫克隆遗传算法 | 第68-69页 |
| 5.5 模型的求解 | 第69-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第84页 |
