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人工免疫系统模型、算法及其应用研究

第一章 绪论第1-37页
   ·引言第10-11页
   ·免疫学的发展简介第11-13页
     ·经验免疫学时期(11世纪--19世纪)第11页
     ·经典免疫学时期(19世纪中叶--20世纪中叶)第11-12页
     ·现代免疫学时期(20世纪中叶至今)第12-13页
   ·生物免疫系统的基本原理第13-20页
     ·免疫系统的功能第13-14页
     ·固有性免疫响应和适应性免疫响应第14页
     ·免疫系统的结构第14-16页
     ·免疫系统克隆选择理论第16-19页
     ·独特型免疫网络理论第19-20页
   ·人工免疫系统及其工程应用第20-28页
     ·人工免疫网络及其应用第21-24页
     ·阴性选择算法第24-25页
     ·基于免疫的优化算法第25-27页
     ·人工免疫反馈控制及其它应用第27-28页
   ·本文的主要研究内容第28-30页
 参考文献第30-37页
第二章 人工免疫响应的模型研究第37-47页
   ·引言第37-38页
   ·首次响应、二次响应和交叉响应第38页
   ·对免疫系统和免疫响应的简化第38-40页
   ·人工免疫响应的模型第40-45页
     ·抗原的模型第40-41页
     ·抗体的模型第41-43页
     ·免疫细胞池的动态更新(免疫补充机制)第43-44页
     ·人工免疫响应模型的仿真第44-45页
   ·结论第45-46页
 参考文献第46-47页
第三章 人工免疫优化算法研究第47-59页
   ·引言第47页
   ·最优化问题第47-48页
   ·进化计算第48-49页
   ·人工免疫优化算法第49-57页
     ·免疫优化机理与特点第49-50页
     ·人工免疫优化新算法第50-53页
     ·算法控制参数分析第53-54页
     ·编码机制对收敛性能的影响第54-57页
   ·直观分析与结论第57-58页
 参考文献第58-59页
第四章 人工免疫算法收敛性能分析第59-78页
   ·引言第59-60页
   ·问题描述第60-61页
   ·人工免疫算法的全局收敛性分析第61-70页
     ·预备知识--马尔可夫过程第61-62页
     ·人工免疫算法的全局收敛性分析第62-70页
   ·人工免疫算法的收敛速度的初步分析第70-74页
   ·NFL定理及其指导意义第74-75页
   ·结论第75-76页
 参考文献第76-78页
第五章 人工免疫算法性能的实验分析第78-101页
   ·引言第78页
   ·人工免疫算法的收敛性测试第78-89页
     ·收敛性能指标第78-79页
     ·测试函数第79-80页
     ·人工免疫算法收敛性能测试第80-87页
     ·人工免疫算法收敛性能的统计分析第87-89页
   ·人工免疫算法的多解搜索能力第89-92页
     ·测试函数第90页
     ·人工免疫算法的多解搜索能力研究第90-92页
   ·参数对人工免疫算法收敛性能的影响实验第92-100页
     ·影响人工免疫算法收敛性能的参数第92-93页
     ·正交实验设计第93页
     ·参数对人工免疫算法局部搜索性能影响分析第93-97页
     ·参数对人工免疫算法全局搜索性能影响分析第97-100页
   ·结论第100页
 参考文献第100-101页
第六章 免疫算法应用--最优潮流计算第101-110页
   ·引言第101-102页
   ·最优潮流的数学模型第102-104页
   ·最优潮流的人工免疫算法实现第104-106页
   ·算例分析第106-108页
   ·结论第108-109页
 参考文献第109-110页
第七章 受免疫系统启发的混合式移动机器人运动规划和控制第110-124页
   ·引言第110-111页
   ·受免疫系统启发的移动机器人控制结构第111-112页
   ·基于行为的反应式控制第112-114页
   ·环境地图的表示与创建第114-116页
   ·基于免疫优化算法的全局路径规划第116-120页
   ·控制执行部分第120-121页
   ·仿真试验及结果第121-122页
   ·结论第122-123页
 参考文献第123-124页
第八章 全文总结与展望第124-126页
附录第126-132页
博士期间的科研成果第132-134页
致谢第134页

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