| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·生物信息学 | 第7-8页 |
| ·序列比对算法的发展 | 第8-9页 |
| ·蚁群算法概述 | 第9-10页 |
| ·本文主要内容 | 第10-13页 |
| 第二章 生物序列比对 | 第13-27页 |
| ·生物学背景知识 | 第13-15页 |
| ·遗传信息的传递与表达 | 第13-14页 |
| ·物种进化与基因突变 | 第14-15页 |
| ·生物序列比对 | 第15-21页 |
| ·序列比对的目的 | 第15-16页 |
| ·序列比对问题的描述 | 第16-17页 |
| ·序列比对的分类 | 第17-19页 |
| ·空位罚分 | 第19-20页 |
| ·替换矩阵 | 第20-21页 |
| ·用动态规划算法求解序列比对问题 | 第21-24页 |
| ·动态规划算法的思想 | 第21-22页 |
| ·动态规划算法的特征 | 第22页 |
| ·动态规划算法的基本步骤 | 第22页 |
| ·用动态规划算法进行序列比对 | 第22-24页 |
| ·基于动态规划算法的一些比对算法 | 第24-26页 |
| ·Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法 | 第24-25页 |
| ·Hirschberg算法 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 蚁群算法的原理和应用 | 第27-35页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第27-29页 |
| ·真实蚁群的行为特性 | 第27-28页 |
| ·人工蚁群系统 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的特性与应用 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法的特性 | 第29页 |
| ·蚁群算法的发展 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第30页 |
| ·蚁群算法求解旅行商问题 | 第30-34页 |
| ·旅行商问题 | 第30-31页 |
| ·蚁群算法的设计 | 第31-32页 |
| ·蚁群算法的基本步骤 | 第32-33页 |
| ·蚁群算法的时间复杂度和空间复杂度 | 第33-34页 |
| ·蚁群算法的三种模型 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 蚁群比对算法的设计与实现 | 第35-49页 |
| ·蚁群算法求解序列比对的模型 | 第35-37页 |
| ·蚁群比对算法的设计与分析 | 第37-41页 |
| ·蚁群比对算法的设计 | 第37-40页 |
| ·蚁群比对算法的基本步骤 | 第40页 |
| ·蚁群比对算法的时间复杂度和空间复杂度 | 第40-41页 |
| ·蚁群比对算法的实现 | 第41-44页 |
| ·参数的设置 | 第41-42页 |
| ·对基本算法的改进 | 第42页 |
| ·仿真程序的流程 | 第42-44页 |
| ·实验结果及其分析 | 第44-47页 |
| ·蚁群比对算法搜索最优比对的过程 | 第44-45页 |
| ·DNA序列的比对结果及其分析 | 第45-46页 |
| ·仿射空位罚分模型的比对结果及其分析 | 第46-47页 |
| ·蛋白质序列的比对结果及其分析 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第五章 自适应蚁群比对算法 | 第49-57页 |
| ·蚁群比对算法的“早熟”现象 | 第49-50页 |
| ·局部最优解 | 第49页 |
| ·基本蚁群算法在序列比对中的“早熟”现象 | 第49-50页 |
| ·自适应调整信息素的改进算法 | 第50-52页 |
| ·时变函数 | 第50-51页 |
| ·限制路径上的信息素浓度 | 第51-52页 |
| ·动态自适应地调整信息素增量的分配 | 第52页 |
| ·信息素的局部更新机制 | 第52-54页 |
| ·自适应算法与基本算法比对结果的比较 | 第54-56页 |
| ·自适应算法与基本算法搜索曲线的比较 | 第54页 |
| ·DNA序列比对结果的比较 | 第54-55页 |
| ·蛋白质序列比对结果的比较 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 结束语 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 作者在读期间的研究成果: | 第64页 |