免疫克隆选择算法应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·选题背景与意义 | 第12-13页 |
| ·人工免疫系统 | 第13-14页 |
| ·克隆选择算法 | 第14-21页 |
| ·克隆选择理论 | 第14-16页 |
| ·克隆选择算法应用研究 | 第16-21页 |
| ·本文主要工作 | 第21-24页 |
| 第2章 基于免疫网络克隆优化算法的函数优化 | 第24-46页 |
| ·基于人工免疫原理与克隆选择算法的函数优化 | 第24-26页 |
| ·基于免疫基本原理的优化研究 | 第24-25页 |
| ·基于独特性网络理论的优化研究 | 第25页 |
| ·基于免疫克隆选择算法的函数优化 | 第25-26页 |
| ·基本克隆选择算法 | 第26-29页 |
| ·免疫网络克隆优化算法 | 第29-35页 |
| ·免疫网络克隆优化算法设计 | 第29-31页 |
| ·免疫网络克隆优化算法实现 | 第31-33页 |
| ·克隆算子设计 | 第33-35页 |
| ·实验结果及算法性能分析 | 第35-44页 |
| ·联立非线性方程组求解 | 第35-39页 |
| ·多峰值函数 | 第39-44页 |
| ·免疫网络克隆优化算法性能分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第3章 基于简单克隆选择算法优化PID控制参数 | 第46-68页 |
| ·基于人工免疫理论的控制问题研究 | 第46-48页 |
| ·基于人工免疫理论优化PID控制参数 | 第48-50页 |
| ·简单克隆选择算法 | 第50-55页 |
| ·简单克隆选择算法设计 | 第50-53页 |
| ·简单克隆选择算法实现 | 第53-55页 |
| ·单级倒立摆控制系统模型 | 第55-57页 |
| ·单级倒立摆PID控制参数优化结果 | 第57-64页 |
| ·最优目标函数J优化结果 | 第58页 |
| ·算法稳定性、收敛速度分析 | 第58-59页 |
| ·单级倒立摆PID控制效果仿真 | 第59-62页 |
| ·单级倒立摆PID实时控制 | 第62-63页 |
| ·算法运行时间 | 第63-64页 |
| ·一阶延迟模型PID控制参数优化 | 第64-67页 |
| ·六阶函数及其FOLPD数学拟合 | 第64页 |
| ·PID控制参数优化结果 | 第64-66页 |
| ·六阶函数对象PID控制仿真 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于小生境自适应克隆启发算法的作业调度 | 第68-99页 |
| ·作业调度与免疫调度 | 第68-75页 |
| ·作业调度指标与模型 | 第68-73页 |
| ·基于人工免疫理论的作业调度 | 第73-75页 |
| ·优先分配启发式算法 | 第75-77页 |
| ·活动调度、半活动调度与无延迟调度 | 第75-76页 |
| ·优先分配启发式算法实现 | 第76-77页 |
| ·自适应克隆启发算法 | 第77-88页 |
| ·自适应克隆启发算法设计 | 第78-80页 |
| ·自适应克隆启发算法实现 | 第80-84页 |
| ·实验结果及算法性能分析 | 第84-88页 |
| ·小生境自适应克隆启发算法 | 第88-97页 |
| ·小生境自适应克隆启发算法设计 | 第89页 |
| ·小生境自适应克隆启发算法实现 | 第89-93页 |
| ·实验结果及算法性能分析 | 第93-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第5章 抗体记忆克隆聚类算法 | 第99-118页 |
| ·聚类 | 第99-104页 |
| ·传统聚类方法 | 第99-102页 |
| ·人工免疫系统聚类方法 | 第102-104页 |
| ·抗体记忆克隆聚类算法 | 第104-109页 |
| ·抗体记忆克隆聚类算法设计 | 第104页 |
| ·抗体记忆克隆聚类算法实现 | 第104-108页 |
| ·聚类质量评价 | 第108-109页 |
| ·实验结果及算法性能分析 | 第109-117页 |
| ·聚类问题与实验参数 | 第109-111页 |
| ·聚类结果 | 第111-116页 |
| ·抗体记忆克隆聚类算法性能分析 | 第116-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 结论 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-133页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第133-134页 |
| 致谢 | 第134页 |
