人工免疫系统中智能优化及免疫网络算法理论与应用研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-32页 |
| ·智能优化算法研究进展概况 | 第14-17页 |
| ·进化算法及模拟退火算法研究进展概述 | 第15-17页 |
| ·神经网络求解约束优化问题研究概况 | 第17页 |
| ·问题提出 | 第17-19页 |
| ·免疫算法理论及应用 | 第17-19页 |
| ·人工免疫网络算法及应用 | 第19页 |
| ·研究的目的及意义 | 第19-20页 |
| ·人工免疫系统理论及应用发展现状 | 第20-27页 |
| ·人工免疫系统的发展现状分析 | 第20-22页 |
| ·基于免疫的智能优化算法发展现状 | 第22-25页 |
| ·免疫网络算法发展现状 | 第25-27页 |
| ·本文研究的主要内容及研究思路和技术路线 | 第27-32页 |
| 2 免疫学、人工免疫系统的基本概念及原理 | 第32-42页 |
| ·免疫学基本理论及分析 | 第32-39页 |
| ·基本概念 | 第32-33页 |
| ·免疫系统的组成及结构分析 | 第33-34页 |
| ·免疫应答过程及原理分析 | 第34-39页 |
| ·人工免疫系统原理 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 3 免疫算法理论及应用 | 第42-78页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·免疫算法与体液免疫的关系 | 第42-44页 |
| ·免疫算法的概念及原理 | 第44-49页 |
| ·免疫算法的概念及运行机制 | 第44-45页 |
| ·免疫算子设计及相关概念 | 第45-48页 |
| ·基因突变规则 | 第48-49页 |
| ·免疫算法描述 | 第49-51页 |
| ·免疫算法的收敛性 | 第51-56页 |
| ·收敛性概念及相关结论 | 第51-52页 |
| ·免疫算子性质及齐次免疫算法收敛性 | 第52-55页 |
| ·非齐次免疫算法的收敛性 | 第55-56页 |
| ·免疫算法收敛速度估计 | 第56-61页 |
| ·齐次免疫算法收敛速度估计 | 第56-58页 |
| ·非齐次免疫算法收敛速度估计 | 第58-61页 |
| ·免疫算法稳定性理论 | 第61-68页 |
| ·区间适应值函数的基本性质 | 第61-63页 |
| ·启发式随机搜索算法稳定性概念 | 第63-64页 |
| ·齐次免疫算法稳定性及实验论证 | 第64-67页 |
| ·非齐次免疫算法稳定性及实验论证 | 第67-68页 |
| ·免疫算法的计算复杂度及鲁棒性分析 | 第68-72页 |
| ·计算复杂度分析 | 第69页 |
| ·鲁棒性分析 | 第69-72页 |
| ·免疫算法性能测试及与其它智能算法的比较 | 第72-75页 |
| ·齐次及非齐次免疫算法理论比较分析 | 第75-76页 |
| ·免疫算法在 TSP 问题及系统辨识中的应用 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 4 形态空间上免疫算法及其收敛性理论 | 第78-98页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·小生境免疫算法 | 第79-83页 |
| ·小生境免疫算法设计及描述 | 第79-80页 |
| ·算法收敛性 | 第80-81页 |
| ·算法性能测试及比较 | 第81-82页 |
| ·算法在磁盘驱动控制系统参数辨识中的应用 | 第82-83页 |
| ·动态规模免疫算法 | 第83-86页 |
| ·动态规模免疫算法设计及描述 | 第84页 |
| ·算法收敛性 | 第84-85页 |
| ·算法性能测试及比较 | 第85-86页 |
| ·算法在机器人路径规划中的应用 | 第86页 |
| ·模糊控制免疫算法 | 第86-90页 |
| ·预备知识 | 第86-87页 |
| ·模糊控制免疫算法描述 | 第87-88页 |
| ·参数调节模糊控制系统 | 第88-89页 |
| ·实验分析 | 第89-90页 |
| ·约束优化免疫算法 | 第90-95页 |
| ·问题描述及转化 | 第90页 |
| ·算法设计及描述 | 第90-93页 |
| ·算法收敛性分析 | 第93-94页 |
| ·算法在气压罐优化设计中的应用 | 第94-95页 |
| ·神经网络模型求解约束优化问题 | 第95-96页 |
| ·神经网络模型构建 | 第95页 |
| ·模型的理论结果 | 第95-96页 |
| ·性能测试 | 第96页 |
| ·神经网络与约束优化免疫算法比较分析 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 5 多目标优化免疫算法理论及应用 | 第98-122页 |
| ·引言 | 第98页 |
| ·预备知识及相关结果 | 第98-100页 |
| ·非约束多目标优化免疫算法 | 第100-106页 |
| ·非约束多目标优化免疫算法原理 | 第100-101页 |
| ·免疫算子设计 | 第101-102页 |
| ·抗原聚类算法 | 第102页 |
| ·非约束多目标优化免疫算法描述 | 第102-103页 |
| ·非约束多目标优化免疫算法收敛性 | 第103-105页 |
| ·实验比较及在机械锭锤优化设计中的应用 | 第105-106页 |
| ·约束多目标优化免疫算法 | 第106-116页 |
| ·约束多目标优化免疫算法原理 | 第107-108页 |
| ·约束条件处理及聚类算法 | 第108-109页 |
| ·约束多目标优化免疫算法描述 | 第109-110页 |
| ·约束多目标优化免疫算法收敛性 | 第110-113页 |
| ·算法比较及在车床加工设计中的应用 | 第113-116页 |
| ·多目标优化免疫算法稳定性理论 | 第116-121页 |
| ·Hausdorff 距离的性质 | 第116-117页 |
| ·向量区间的基本性质 | 第117-118页 |
| ·向量区间值函数的性质 | 第118-119页 |
| ·多目标优化智能算法稳定性概念 | 第119页 |
| ·非约束多目标优化免疫算法稳定性理论 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 6 免疫网络算法及其应用 | 第122-140页 |
| ·引言 | 第122页 |
| ·模糊免疫网络分类算法 | 第122-126页 |
| ·免疫网络聚类算法原理及描述 | 第122-123页 |
| ·模糊免疫网络分类算法 | 第123-125页 |
| ·实验结果 | 第125-126页 |
| ·自适应免疫应答过程模拟及抗原特征学习算法 | 第126-133页 |
| ·自适应免疫应答模型 | 第126页 |
| ·B细胞激活能力评价设计 | 第126-128页 |
| ·内影象生成算法 | 第128-129页 |
| ·抗原特征学习算法 | 第129-130页 |
| ·计算复杂度理论及参数分析 | 第130页 |
| ·抗原特征学习算法仿真分析 | 第130-133页 |
| ·免疫网络算法及 BP免疫网络算法 | 第133-139页 |
| ·免疫网络优化模型设计 | 第133-134页 |
| ·免疫网络优化算法 | 第134-136页 |
| ·BP 免疫网络算法 | 第136-137页 |
| ·应用举例 | 第137-139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 7 总结 | 第140-144页 |
| ·本文所作的主要工作 | 第140-141页 |
| ·需进一步研究的问题 | 第141-144页 |
| 致谢 | 第144-146页 |
| 参考文献 | 第146-158页 |
