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随机环境下的免疫优化算法理论及应用

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第10-23页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的及意义第11-12页
    1.3 噪声处理研究进展第12-14页
    1.4 智能优化求解期望值规划的研究进展第14-18页
        1.4.1 单目标期望值规划第15-16页
        1.4.2 多目标期望值规划第16-18页
    1.5 基于智能优化的机会约束规划研究进展第18-20页
        1.5.1 单目标机会约束规划第18-19页
        1.5.2 多目标机会约束规划第19-20页
    1.6 求解随机规划的免疫优化研究进展第20-22页
    1.7 内容结构安排第22-23页
第二章 免疫学基本理论与基本免疫优化算法第23-29页
    2.1 免疫学的基本概念第23-24页
    2.2 免疫学基本原理第24-25页
    2.3 基本免疫优化算法第25-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 非约束单目标多模态期望值规划的免疫优化算法第29-46页
    3.1 问题描述及理论分析第29-31页
    3.2 样本依赖近似化模型第31-32页
    3.3 算法原理与算法描述第32-35页
    3.4 计算复杂度分析与评价准则第35-36页
        3.4.1 计算复杂度分析第35页
        3.4.2 评价准则第35-36页
    3.5 数值实验与分析第36-41页
        3.5.1 测试事例与分析第36-37页
        3.5.2 实验结果与分析第37-41页
    3.6 参数灵敏度分析第41-42页
    3.7 工程应用第42-44页
    3.8 本章小结第44-46页
第四章 单目标约束期望值规划的微免疫优化算法第46-62页
    4.1 问题描述与转化第46-47页
    4.2 目标期望值与约束估计第47-51页
        4.2.1 样本下界估计与期望值约束处理第47-49页
        4.2.2 样本下界估计与目标期望值估计第49-51页
    4.3 算法原理与描述第51-53页
    4.4 计算复杂度分析第53-54页
    4.5 数值实验第54-58页
    4.6 灵敏度分析第58-59页
    4.7 工程应用第59-60页
    4.8 本章小结第60-62页
第五章 单目标机会约束规划的免疫优化算法第62-74页
    5.1 问题描述及预备知识第62-64页
    5.2 机会约束处理第64页
    5.3 算法描述第64-65页
    5.4 计算复杂度分析第65-66页
    5.5 数值实验第66-70页
    5.6 灵敏度分析第70-71页
    5.7 工程应用第71-72页
    5.8 本章小结第72-74页
第六章 非约束多目标期望值规划的免疫优化算法第74-98页
    6.1 问题描述与预备知识第74-76页
    6.2 样本下界估计模型第76-79页
    6.3 聚合度模型第79-80页
    6.4 算法原理第80-81页
    6.5 算法描述第81-82页
    6.6 计算复杂度分析和评价准则第82-84页
        6.6.1 计算复杂度分析第82-83页
        6.6.2 测试准则第83-84页
    6.7 数值实验第84-96页
        6.7.1 理论测试事例与实验分析第85-93页
        6.7.2 显著性检验第93-94页
        6.7.3 参数灵敏度分析第94页
        6.7.4 工程应用第94-96页
    6.8 本章小结第96-98页
第七章 多目标机会约束免疫优化算法及应用第98-117页
    7.1 问题描述与转化第98-100页
    7.2 样本下界估计模型第100-101页
    7.3 算法原理与描述第101-105页
    7.4 计算复杂度分析第105页
    7.5 数值实验第105-113页
        7.5.1 测试事例第106-108页
        7.5.2 实验结果与分析第108-113页
    7.6 工程应用第113-116页
    7.7 本章小结第116-117页
第八章 结论和展望第117-120页
    8.1 结论第117-119页
    8.2 工作展望第119-120页
致谢第120-121页
参考文献第121-131页
附录:攻读博士学位期间发表的论文第131-132页

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