基于多目标粒子群的DNA编码算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 DNA计算的产生和特点 | 第9页 |
| 1.1.2 DNA计算的基本原理 | 第9-11页 |
| 1.1.3 DNA计算中的编码问题 | 第11-12页 |
| 1.2 DNA编码问题的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 DNA编码算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 DNA编码问题的约束条件 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要工作及安排 | 第15-17页 |
| 第二章 DNA编码约束条件与传统多目标粒子群算法 | 第17-33页 |
| 2.1 DNA编码约束 | 第17-26页 |
| 2.1.1 DNA编码约束的分类 | 第17-24页 |
| 2.1.2 DNA编码问题的数学模型 | 第24-26页 |
| 2.2 多目标优化问题 | 第26-29页 |
| 2.2.1 多目标优化的相关概念 | 第26-27页 |
| 2.2.2 多目标优化算法 | 第27-29页 |
| 2.2.3 多目标进化算法的基本框架 | 第29页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第29-32页 |
| 2.3.1 算法思想 | 第30-31页 |
| 2.3.2 算法流程 | 第31页 |
| 2.3.3 多目标粒子群算法 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 动态多目标粒子群DNA编码算法研究 | 第33-42页 |
| 3.1 算法思想 | 第33页 |
| 3.2 算法描述 | 第33-34页 |
| 3.3 动态精英选择算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 最小曼哈顿距离选择算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 动态精英选择算法 | 第36-38页 |
| 3.4 主要算子设计 | 第38-40页 |
| 3.4.1 问题编码 | 第38页 |
| 3.4.2 粒子更新 | 第38-39页 |
| 3.4.3 离散处理和边界约束 | 第39页 |
| 3.4.4 适应度计算 | 第39-40页 |
| 3.4.5 个体极值更新 | 第40页 |
| 3.4.6 全局极值更新 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第42-56页 |
| 4.1 DNA序列评价方法 | 第42-43页 |
| 4.2 算法参数选择 | 第43-48页 |
| 4.2.1 种群参数 | 第43-44页 |
| 4.2.2 粒子群参数 | 第44-46页 |
| 4.2.3 各目标的曼哈顿距离权重 | 第46-48页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-69页 |
