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人工免疫算法的优化及其关键问题研究

论文创新点第1-8页
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-18页
第1章 绪论第18-28页
   ·课题背景、研究的目的与意义第18-21页
     ·课题研究的背景第18-19页
     ·研究的目的与意义第19-21页
   ·国内外研究概况第21-24页
     ·国外研究概况第21-22页
     ·国内研究概况第22-24页
   ·主要研究内容与创新性第24-25页
   ·本文的结构安排第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第2章 人工免疫算法概述第28-45页
   ·人工免疫算法的生物学基础第28-31页
     ·生物免疫系统组成第28-29页
     ·生物免疫系统基本功能第29页
     ·生物免疫应答第29页
     ·克隆选择学说第29-30页
     ·免疫网络理论第30-31页
   ·人工免疫算法基本概念第31页
   ·人工免疫算法基本框架第31-37页
     ·人工免疫算法的算子第31-35页
     ·Markov链描述第35页
     ·算法的基本流程第35-37页
   ·常见的人工免疫算法第37-39页
     ·克隆选择算法第37页
     ·否定选择算法第37-38页
     ·人工免疫网络模型第38页
     ·免疫进化算法第38-39页
   ·人工免疫算法的收敛性分析第39-41页
   ·人工免疫算法与其他智能算法的比较第41-42页
     ·人工免疫算法的优缺点第41页
     ·人工免疫算法与其他智能算法的比较第41-42页
   ·人工免疫算法的典型应用第42-43页
   ·本章小结第43-45页
第3章 人工免疫算法的关键问题第45-54页
   ·稳定性问题及反馈进化深度模型第45-47页
     ·稳定性问题分析第45-46页
     ·反馈进化深度模型第46-47页
   ·冗余性问题及等价区间划分策略第47-51页
     ·冗余性问题分析第47-48页
     ·等价区间划分策略第48-49页
     ·Logistic混沌变异第49-51页
   ·收敛性问题及模拟退火机制第51-52页
     ·收敛性问题分析第51-52页
     ·模拟退火机制第52页
   ·本章小结第52-54页
第4章 基于反馈进化深度模型的克隆反馈优化算法第54-69页
   ·抗体的相关概念定义第54-58页
   ·CFOA算法的工作流程第58-59页
   ·算法的稳定性分析第59-61页
   ·在网格计算元任务调度中的应用第61-68页
     ·网格计算的元任务调度问题第61-62页
     ·实验结果与分析第62-68页
   ·本章小结第68-69页
第5章 基于等价区间划分策略的混沌克隆优化算法第69-85页
   ·抗体的信息熵第69-70页
   ·混沌克隆优化算法CCOA第70-73页
     ·编码第70页
     ·区间克隆第70-71页
     ·区间选择操作第71页
     ·CCOA算法的流程第71-73页
   ·CCOA算法的收敛性分析第73-76页
     ·Markov链相关理论第73-74页
     ·算法收敛性相关理论第74-75页
     ·CCOA算法的收敛性第75-76页
   ·CCOA算法的计算复杂度分析第76-77页
   ·仿真实验与结果分析第77-84页
   ·本章小结第84-85页
第6章 基于模拟退火策略的高效克隆退火优化算法第85-107页
   ·ECAOA算法的相关操作第85-87页
   ·ECAOA算法的流程第87-89页
   ·ECAOA算法性能的评价指标第89-90页
   ·ECAOA算法的收敛性分析第90-92页
   ·ECAOA算法的计算复杂度分析第92-93页
   ·在数据挖掘中的应用第93-105页
     ·关联规则和挖掘算法第93-94页
     ·实验结果与分析第94-105页
   ·本章小结第105-107页
第7章 结论与展望第107-110页
   ·本文工作的总结第107-108页
   ·后续研究工作的展望第108-110页
参考文献第110-122页
附录1 攻读博士学位期间发表的文章第122-124页
附录2 攻读博士学位期间参与的研究项目第124-125页
附录3 攻读博士学位期间所获的科研奖励第125-126页
致谢第126-127页

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