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线性基因编码的程序设计方法研究及其应用

摘要第1-8页
Abstract第8-17页
第1章 引言第17-29页
   ·演化计算概述第17页
   ·演化计算的分支第17-19页
   ·演化计算的特点第19-20页
   ·演化计算的应用领域第20页
   ·演化算法设计的基本步骤第20-21页
   ·演化计算的新发展第21-22页
     ·群体智能第21页
     ·线性基因编码的程序设计方法第21-22页
   ·演化计算的新特性第22-27页
     ·程序设计的网络表示第23-24页
     ·程序设计的网络构建算法第24-25页
     ·程序设计网络的复杂网络特性第25-27页
   ·演化计算面临的若干问题第27-28页
   ·本文的主要工作第28-29页
第2章 基因表达式程序设计方法第29-41页
   ·GEP概述第29-31页
     ·GEP的特点第29-30页
     ·GEP的基本概念第30-31页
   ·基因阅读运算器第31-35页
     ·基因阅读运算器算法框架第31-32页
     ·多副本的适应值数组第32-33页
     ·实验及性能分析第33-35页
   ·演化元程序设计方法第35-41页
     ·演化元程序设计的组成第35-36页
     ·演化元程序设计的实现机制和空间分析第36-39页
     ·算法描述第39页
     ·数值试验第39-40页
     ·演化元程序设计方法的特性分析第40-41页
第3章 复用性程序设计方法第41-75页
   ·重叠复用性程序设计第42-50页
     ·重叠复用性染色体第42-43页
     ·多染色体第43-44页
     ·遗传操作第44-45页
     ·重叠染色体分析第45-48页
     ·新的基因阅读运算器第48-49页
     ·数值试验第49-50页
   ·多表达式程序设计方法第50-54页
     ·MEP概述第51-53页
     ·MEP染色体复用性分析第53-54页
   ·图表示与图分析方法第54-69页
     ·带基因操作序号的染色体表示法第54-56页
     ·图表示方法(Graph-expression)第56-60页
     ·图分析方法:GEP、ORP和MEP的性能分析第60-69页
   ·图分析例证第69-75页
     ·图表示的规则连接性与不规则连接性第69-71页
     ·图表示中基因的复用次数第71-72页
     ·图表示中内在并行性和演化压力第72-75页
第4章 统一的表达式程序设计方法第75-85页
   ·UEP第75-81页
     ·UEP的染色体表示第75-76页
     ·UEP基因的数据结构表示第76-77页
     ·UEP染色体初始化第77-78页
     ·UEP染色体适应值计算第78-79页
     ·UEP的适应值选取第79页
     ·UEP的操作算子第79-81页
   ·UEP的若干特例第81-82页
   ·UEP在瓦斯建模中的应用第82-85页
第5章 UEP在函数优化中的应用第85-99页
   ·基于程序设计方法的函数优化方法第85-88页
     ·参数映射法第85-86页
     ·基于MEP的函数优化方法第86-88页
   ·常见演化算法中的操作算子第88-93页
     ·经典遗传算法第88-89页
     ·粒子群优化算法第89-91页
     ·微分演化算法第91-92页
     ·多父体杂交算法第92-93页
   ·算子自动构建的演化算法第93-96页
     ·少数者博弈模型第94页
     ·AOGEA的框架第94-96页
   ·数值实验第96-99页
     ·测试用例的选取第96-97页
     ·实验结果第97-99页
第6章 UEP在软件测试中的应用第99-112页
   ·软件测试第99-102页
     ·软件测试概述第99-101页
     ·测试用例的自动生成技术第101-102页
   ·UEP在软件测试中的应用第102-108页
     ·测试的基本框架第102-103页
     ·算法流程图第103-104页
     ·染色体表示第104-106页
     ·遗传操作第106页
     ·适应值计算第106-108页
   ·测试实例第108-111页
   ·特性分析第111-112页
第7章 总结与展望第112-115页
   ·本文的主要研究成果与创新第112-113页
   ·进一步的研究工作展望第113-115页
参考文献第115-124页
攻读博士学位期间发表的论文第124-125页
致谢第125页

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