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人工免疫系统理论及免疫克隆优化算法研究

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第11-20页
 1.1 引言第11页
 1.2 生物免疫理论的发展与内涵第11-14页
  1.2.1 生物免疫研究的发展历史第11-13页
  1.2.2 生物免疫系统的内涵第13-14页
 1.3 人工免疫系统发展历史与概况第14-15页
 1.4 人工免疫系统的研究内容和范围第15-16页
 1.5 生物免疫系统与人工免疫系统第16-17页
 1.6 免疫系统与优化算法第17-19页
  1.6.1 免疫系统与优化算法之间的关系第17-18页
  1.6.2 免疫优化算法的研究现状第18-19页
 1.7 本文的主要工作及内容安排第19-20页
第2章 生物免疫系统第20-38页
 2.1 生物免疫系统的组成结构第20-23页
  2.1.1 生物免疫系统的结构第20-21页
  2.1.2 生物免疫系统的组成第21-23页
 2.2 免疫细胞第23-26页
  2.3.1 B细胞第23-25页
  2.3.2 T细胞第25页
  2.3.3 B细胞与T细胞之间的联系与区别第25-26页
 2.4 抗原与抗体第26-28页
  2.4.1 抗原第26-27页
  2.4.2 抗体第27-28页
  2.4.3 亲和力第28页
 2.5 免疫系统机制第28-36页
  2.5.1 免疫应答与记忆第28-30页
  2.5.2 阴性选择与自体耐受第30-31页
  2.5.3 克隆选择与扩增第31-32页
  2.5.4 免疫系统多样性第32-34页
  2.5.5 免疫独特型网络第34-35页
  2.5.6 免疫反馈第35-36页
 2.6 免疫系统特性第36页
 2.7 本章小结第36-38页
第3章 人工免疫系统第38-56页
 3.1 人工免疫系统的数学模型第38-41页
  3.1.1 形态空间模型第38-40页
  3.1.2 人工免疫网络二进制模型第40-41页
 3.2 基于阴性选择和耐受的免疫系统模型第41-46页
  3.2.1 模型的定义第42页
  3.2.2 检测器的生成与训练第42-43页
  3.2.3 记忆机制第43-44页
  3.2.4 协同刺激第44页
  3.2.5 检测器生命周期第44-45页
  3.2.6 表示法第45-46页
 3.3 基于克隆选择原理的免疫系统模型与免疫网络模型第46-54页
  3.3.1 免疫系统中的克隆选择原理与亲和力成熟过程第46页
  3.3.2 基于克隆选择原理的免疫系统模型第46-51页
  3.3.3 基于克隆选择原理的免疫网络模型第51-54页
 3.4 本章小结第54-56页
第4章 一种基于克隆选择原理的免疫克隆算法第56-69页
 4.1 算法描述第56-60页
  4.1.1 克隆选择算子第56-57页
  4.1.2 重组变异算子第57-58页
  4.1.3 克隆删除算子第58-59页
  4.1.4 抗体补充算子第59页
  4.1.5 免疫克隆算法的实现步骤第59-60页
 4.2 免疫克隆算法在广义最小生成树问题中的应用第60-64页
  4.2.1 广义最小生成树问题的描述和数学模型第60-61页
  4.2.2 工程应用第61-62页
  4.2.3 抗体编码第62页
  4.2.4 亲和力函数第62页
  4.2.5 仿真计算第62-64页
 4.3 免疫克隆算法在物流配送车辆路径优化问题中的应用第64-68页
  4.3.1 物流配送车辆路径优化问题的描述和数学模型第64-65页
  4.3.2 抗体编码第65-66页
  4.3.3 亲和力函数第66-67页
  4.3.4 仿真计算第67-68页
 4.4 本章小结第68-69页
第5章 一种基于聚类竞争的免疫克隆算法第69-78页
 5.1 算法描述第69-74页
  5.1.1 抗体聚类与竞争第69-70页
  5.1.2 克隆扩增第70-71页
  5.1.3 抗体之间距离的定义第71页
  5.1.4 算子的构造第71-73页
  5.1.5 聚类竞争免疫克隆算法的实现步骤第73-74页
 5.2 仿真计算第74-77页
  5.2.1 采用二进制编码的聚类竞争免疫克隆算法第74-76页
  5.2.2 采用实数编码的聚类竞争免疫克隆算法第76-77页
 5.3 本章小结第77-78页
结论第78-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-86页
附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)第86-87页
附录B(研究生期间参与过和从事过的科研项目)第87页

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