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基于开放读码框架的改进GEP算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究的背景和意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-15页
        1.2.1 GEP理论研究第12页
        1.2.2 个体编码分析和改进第12-13页
        1.2.3 GEP遗传算子研究第13页
        1.2.4 搜索性能改进研究第13-14页
        1.2.5 GEP在其他领域的应用第14-15页
        1.2.6 GEP研究存在的主要问题第15页
    1.3 研究内容和结构第15-17页
第二章 GEP相关基础知识第17-33页
    2.1 GEP发展及总框架第17-18页
    2.2 初始化种群第18-20页
        2.2.1 GEP编码结构第18-20页
    2.3 解码染色体第20-23页
        2.3.1 开放读码框架第20-21页
        2.3.2 染色体解码第21-23页
    2.4 适应度计算第23-28页
        2.4.1 个体适应度计算第23-26页
        2.4.2 数值常量问题的处理第26-28页
    2.5 GEP遗传算子第28-33页
        2.5.1 种群选择操作第28-30页
        2.5.2 个体遗传操作第30-33页
第三章 基于ORF改进遗传算子的GEP算法第33-42页
    3.1 引言第33页
    3.2 遗传算子性能分析第33-35页
        3.2.1 标准遗传算子性能分析第33-34页
        3.2.2 尾部插串遗传算子性能分析第34-35页
    3.3 基于ORF的遗传算子第35-37页
        3.3.1 基于ORF的遗传算子设计第35-36页
        3.3.2 性能分析第36-37页
    3.4 基于ORF改进遗传算子的GEP算法第37-38页
    3.5 实验分析第38-41页
        3.5.1 一元函数的挖掘性能对比第39-40页
        3.5.2 二元函数的挖掘性能对比第40-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第四章 基于基因解码结构的GEP种群多样化策略第42-53页
    4.1 引言第42页
    4.2 基因解码结构第42-44页
    4.3 基因解码结构复用第44-45页
    4.4 基于解码结构的多样化方法第45-48页
        4.4.1 基因解码结构浓度第45-47页
        4.4.2 个体生成策略第47页
        4.4.3 种群多样化策略算法第47-48页
    4.5 实验与分析第48-52页
        4.5.1 基因解码结构的个体生成策略实验第49-50页
        4.5.2 基因解码结构浓度实验第50-51页
        4.5.3 和标准GEP算法的对比实验第51-52页
    4.6 小结第52-53页
第五章 总结与展望第53-54页
    5.1 总结第53页
    5.2 展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58-59页
附录(攻读硕士学位期间发表的录用的论文)第59页

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