| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·系统发生树的构建问题概述 | 第10-11页 |
| ·本文的研究意义 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的组织 | 第14-15页 |
| 第二章 系统发生树构建的基础知识 | 第15-29页 |
| ·生物数据 | 第15-17页 |
| ·生物序列 | 第15-16页 |
| ·数据来源 | 第16-17页 |
| ·生物序列的比对及距离计算方法 | 第17-20页 |
| ·序列比对 | 第18-19页 |
| ·序列之间的距离与相似度 | 第19-20页 |
| ·基于距离的方法 | 第20-27页 |
| ·问题定义 | 第20-22页 |
| ·非加权平均法（UPGMA） | 第22-24页 |
| ·邻近归并法（NJ） | 第24-26页 |
| ·Fitch-Margoliash Method（FM 法） | 第26-27页 |
| ·系统发生分析常用的软件 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于遗传算法的系统发生树构建方法 | 第29-45页 |
| ·遗传算法 | 第29-34页 |
| ·自然选择 | 第29-30页 |
| ·遗传算法描述 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第31-33页 |
| ·遗传算法的终止条件及参数分析 | 第33页 |
| ·遗传算法的特点 | 第33-34页 |
| ·基于遗传算法的系统发生树构建方法 | 第34-41页 |
| ·算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·后缀表示 | 第35-37页 |
| ·适应度函数及选择策略 | 第37-38页 |
| ·交叉和变异算子的设计 | 第38-41页 |
| ·参数设置 | 第41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 蚁群算法 | 第45-52页 |
| ·基本蚁群算法 | 第45-49页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第45-47页 |
| ·基本蚁群算法模型 | 第47-49页 |
| ·蚁群算法的参数选择 | 第49-50页 |
| ·蚁群算法的特点及存在问题 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于TSP 的构建系统发生树的蚁群算法 | 第52-65页 |
| ·系统发生树的遍历 | 第52-55页 |
| ·系统发生树的遍历 | 第52-54页 |
| ·算法的基本思想 | 第54-55页 |
| ·蚂蚁搜索最短回路的过程 | 第55-59页 |
| ·概率公式 | 第55-57页 |
| ·蚂蚁寻找最优路径的算法框架 | 第57-58页 |
| ·信息素的更新 | 第58-59页 |
| ·系统发生树的构建 | 第59-62页 |
| ·构建系统发生树的拓扑结构 | 第59-61页 |
| ·系统发生树各边上权值的分配 | 第61-62页 |
| ·实验结果及其分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 基于聚类的构建系统发生树的蚁群算法 | 第65-74页 |
| ·算法的基本思想 | 第65-66页 |
| ·AC-PTC 的算法框架 | 第66页 |
| ·物种之间的距离 | 第66-67页 |
| ·初始化信息素有向图 | 第67-68页 |
| ·概率公式 | 第68-69页 |
| ·信息素的更新 | 第69页 |
| ·构建系统发生树 | 第69-71页 |
| ·实验结果及其分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 基于后缀表示的构建系统发生树的蚁群算法 | 第74-83页 |
| ·后缀表示的系统发生树 | 第74-75页 |
| ·系统发生树的生成 | 第75页 |
| ·算法框架 | 第75-76页 |
| ·结点的选择及概率公式 | 第76-78页 |
| ·信息素的更新 | 第78-79页 |
| ·实验结果及其分析 | 第79-80页 |
| ·三种基于蚁群算法的系统发生树构建方法的比较 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第八章 总结与展望 | 第83-87页 |
| ·本文的工作和贡献 | 第83-85页 |
| ·将来要做的工作 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第96-97页 |
| 攻读学位期间参与科研项目 | 第97页 |