| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·问题描述 | 第10-12页 |
| ·国内外研究动态 | 第12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-15页 |
| 第二章 智能计算基础 | 第15-25页 |
| ·概述 | 第15-18页 |
| ·进化算法 | 第18-20页 |
| ·编码与解码 | 第18页 |
| ·适应度函数 | 第18-19页 |
| ·遗传操作 | 第19页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20页 |
| ·群体智能理论 | 第20-25页 |
| ·粒子群优化算法 | 第21-22页 |
| ·细菌生存优化算法 | 第22-25页 |
| 第三章 基于改进的BFO 算法的模体发现方法IBFO | 第25-37页 |
| ·创新点 | 第25-30页 |
| ·混合初始种群 | 第25-27页 |
| ·引入Rao 测度的适应值函数 | 第27-29页 |
| ·新操作算子的引入 | 第29-30页 |
| ·IBFO 算法描述 | 第30-32页 |
| ·流程图 | 第30-31页 |
| ·算法详细步骤 | 第31-32页 |
| ·算法性能及实验结果 | 第32-37页 |
| 第四章 禁忌细菌群优化算法TS-BFO 用于模体发现 | 第37-47页 |
| ·禁忌搜索 | 第37-42页 |
| ·禁忌搜索思想 | 第37-38页 |
| ·禁忌搜索算法流程 | 第38-39页 |
| ·禁忌搜索特点 | 第39-41页 |
| ·禁忌搜索用于模体发现 | 第41-42页 |
| ·自控趋向步调整机制 | 第42页 |
| ·TS-BFO 算法描述 | 第42-43页 |
| ·TS-BFO 实验结果分析 | 第43-47页 |
| 第五章 一种新的优化算法TSBFD | 第47-59页 |
| ·差分/分布估计算法DE/EDA | 第47-52页 |
| ·差分进化算法DE | 第47-49页 |
| ·分布估计算法EDA | 第49-51页 |
| ·差分/分布估计算法DE/EDA | 第51-52页 |
| ·TSBFD 算法描述 | 第52-53页 |
| ·TSBFD 优化基准函数结果分析 | 第53-59页 |
| 第六章 总结和展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表论文目录 | 第67页 |