| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-10页 |
| ·本文所关注的问题和主要工作 | 第10-12页 |
| ·论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 免疫算法简介 | 第13-24页 |
| ·遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA）简介 | 第13-16页 |
| ·遗传算法原理 | 第13-15页 |
| ·免疫算法对遗传算法的改进 | 第15页 |
| ·两种算法特点的比较 | 第15-16页 |
| ·免疫算法的生物学基础 | 第16-17页 |
| ·免疫算法的属性简介 | 第17-18页 |
| ·算法分类 | 第18-21页 |
| ·基于免疫网络型 | 第18页 |
| ·基于免疫机制型 | 第18-21页 |
| ·免疫算法的应用 | 第21-22页 |
| ·免疫算法的发展趋势与展望 | 第22-24页 |
| 第三章 基于免疫算法的TSP 问题求解 | 第24-37页 |
| ·免疫算法的性能分析 | 第24-28页 |
| ·一般免疫算法的基本框架及实现 | 第24-25页 |
| ·影响算法性能的几个方面 | 第25-27页 |
| ·影响算法性能的几个参数 | 第27-28页 |
| ·本文所做的改进 | 第28-29页 |
| ·记忆细胞的改进 | 第28页 |
| ·交叉变异的改进 | 第28-29页 |
| ·算法具体实现 | 第29-31页 |
| ·对TSP 问题的求解 | 第31-35页 |
| ·问题定义 | 第32页 |
| ·算法实现 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于免疫算法的TSP 问题实验结果与分析 | 第37-47页 |
| ·几个重要参数对TSP 问题结果的影响 | 第37-42页 |
| ·种群数量对TSP 问题结果的影响 | 第37-38页 |
| ·交叉概率对TSP 问题结果的影响 | 第38-41页 |
| ·变异概率对TSP 问题的影响 | 第41-42页 |
| ·用改进的免疫算法解决TSP 问题的实验结果 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与进一步研究方向 | 第47-51页 |
| ·本文总结 | 第47-48页 |
| ·进一步研究方向 | 第48-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |