| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·智能优化算法研究现状 | 第13-17页 |
| ·进化算法 | 第14-15页 |
| ·模拟退火算法 | 第15-16页 |
| ·蚁群算法 | 第16页 |
| ·粒子群算法 | 第16-17页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第17页 |
| ·基因调控网络研究现状 | 第17-21页 |
| ·布尔网络模型 | 第18页 |
| ·线性组合模型 | 第18-19页 |
| ·加权矩阵模型 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯网络模型 | 第20页 |
| ·微分方程模型 | 第20-21页 |
| ·本文主要研究内容与创新点 | 第21-22页 |
| ·本文的组织安排 | 第22-24页 |
| 第二章 生存迁移算法(LMA)与计算(LMC) | 第24-42页 |
| ·LMA的生物学背景 | 第24-25页 |
| ·LMA的机理 | 第25-27页 |
| ·生存迁移算法(LMA) | 第27-31页 |
| ·LMA的基本结构 | 第27-28页 |
| ·LMA的实现 | 第28-31页 |
| ·生存迁移计算(LMC) | 第31-40页 |
| ·遗传程序设计(GP) | 第31-34页 |
| ·LMC的基本结构 | 第34-37页 |
| ·LMC的实现 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 生存迁移算法(LMA)分析 | 第42-52页 |
| ·智能优化算法(IOA)的公理化模型 | 第42-45页 |
| ·IOA一般框架 | 第42-43页 |
| ·IOA形式化描述 | 第43页 |
| ·IOA基本要素的数学描述 | 第43-45页 |
| ·算法的收敛性定义 | 第45-46页 |
| ·LMA形式化随机化过程描述 | 第46-50页 |
| ·LMA收敛性分析 | 第50-51页 |
| ·LMA的概率收敛性分析 | 第50页 |
| ·LMA的收敛速度估计 | 第50页 |
| ·LMA的计算时间复杂性分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 生存迁移算法(LMA)的性能与测试 | 第52-70页 |
| ·优化问题 | 第52-58页 |
| ·Bump优化问题 | 第52-54页 |
| ·平坦优化问题 | 第54-55页 |
| ·等高多峰优化问题 | 第55-57页 |
| ·含噪音多峰优化问题 | 第57-58页 |
| ·测试结果 | 第58-68页 |
| ·结果分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 LMA在基因调控网络重构研究中的应用 | 第70-84页 |
| ·基因调控网络重构及体系结构 | 第70-72页 |
| ·基因调控网络重构 | 第70页 |
| ·重构的体系结构 | 第70-72页 |
| ·基因调控网络评价标准 | 第72-74页 |
| ·重构老鼠中枢神经系统(Rat CNS) | 第74-82页 |
| ·Rat CNS的基因表达数据及重构 | 第74-75页 |
| ·Rat CNS的非线性微分方程模型 | 第75-76页 |
| ·利用LMA和非线性微分方程模型重构Rat CNS | 第76-81页 |
| ·结果分析 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-88页 |
| ·总结 | 第84-85页 |
| ·展望 | 第85-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参加的项目 | 第94-95页 |
| 1. 攻读硕士期间发表的论文 | 第94页 |
| 2. 攻读硕士期间参加的项目 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |