求解多目标函数的一种免疫遗传算法
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的背景与意义 | 第7-9页 |
| ·遗传算法的研究现状和发展 | 第9页 |
| ·论文的主要内容 | 第9-11页 |
| 2 多目标遗传算法和免疫思想的概述 | 第11-22页 |
| ·遗传算法的基本描述 | 第11-16页 |
| ·整体优化问题 | 第11页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第11-13页 |
| ·遗传编码 | 第13页 |
| ·适应函数（评价函数） | 第13-14页 |
| ·遗传算子 | 第14-15页 |
| ·群体设定 | 第15页 |
| ·初始化群体 | 第15页 |
| ·终止循环的条件 | 第15页 |
| ·标准遗传算法的流程 | 第15-16页 |
| ·控制参数和选择 | 第16页 |
| ·多目标问题的定义 | 第16-17页 |
| ·遗传算法的特点和缺点 | 第17-18页 |
| ·免疫思想的引入 | 第18页 |
| ·免疫学的基本理论 | 第18-22页 |
| ·免疫学的基本概念 | 第18-19页 |
| ·生物免疫学原理 | 第19-20页 |
| ·免疫系统的原理 | 第20页 |
| ·改进的遗传算法基本原理和特点 | 第20-22页 |
| 3 注入免疫功能的多目标遗传算法 | 第22-33页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·改进遗传算法的引入 | 第22-24页 |
| ·传统遗传算法的特点 | 第22-23页 |
| ·人工免疫算法和遗传算法的区别 | 第23-24页 |
| ·改进遗传算法性能的关键技术 | 第24-25页 |
| ·算法的描述 | 第25-26页 |
| ·改进的遗传算法详细说明 | 第26-27页 |
| ·种群初始化 | 第26页 |
| ·抗体亲和度计算和浓度计算 | 第26-27页 |
| ·选择算子 | 第27页 |
| ·遗传操作算子 | 第27页 |
| ·种群更新与记忆库更新 | 第27页 |
| ·改进遗传算法的性能测试 | 第27-32页 |
| ·部分程序代码说明 | 第32-33页 |
| 4 改进的遗传算法的收敛性分析 | 第33-40页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第33-34页 |
| ·马尔可夫链 | 第34-35页 |
| ·改进的遗传算法收敛性分析 | 第35-40页 |
| 5 结论 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 附录 | 第44页 |
