| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 第1章 绪 论 | 第11-17页 |
| ·生物信学 | 第11-12页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·降低算法复杂性的方法 | 第15页 |
| ·确定树根 | 第15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 系统发育推断 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基本概念 | 第17-19页 |
| ·距离法 | 第19-24页 |
| ·非加权组平均法(UPGMA) | 第19-20页 |
| ·Fitch-Margoliash 方法 | 第20-21页 |
| ·邻接法(Neighbour-Joining method) | 第21-24页 |
| ·最大简约法 | 第24-27页 |
| ·算法思想 | 第24-25页 |
| ·简约法搜索策略 | 第25-27页 |
| ·最大似然法 | 第27-29页 |
| ·算法思想 | 第27-28页 |
| ·似然法搜索策略 | 第28-29页 |
| ·发生树的检验标准 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 构建发生树算法的研究 | 第31-54页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·遗传算法简介 | 第31-34页 |
| ·遗传算法中的基本概念 | 第31-32页 |
| ·基本遗传算法的构成要素 | 第32-33页 |
| ·基本遗传算法的运算过程 | 第33-34页 |
| ·模拟退火算法基本理论 | 第34-40页 |
| ·模拟退火算法的特点 | 第35-36页 |
| ·物理退火过程 | 第36-37页 |
| ·Metropolis 准则 | 第37-38页 |
| ·冷却进度表 | 第38-39页 |
| ·模拟退火算法的数学模型 | 第39页 |
| ·模拟退火算法基本步骤 | 第39-40页 |
| ·基于遗传算法和模拟退火算法的最大简约法 | 第40-53页 |
| ·遗传算法的“早熟”现象分析 | 第40-43页 |
| ·“早熟”现象的改进策略 | 第43-44页 |
| ·遗传退火算法设计简单描述 | 第44-45页 |
| ·基于遗传退火算法简约法建树的实现 | 第45-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 实验分析与系统设计 | 第54-59页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·数据实验与结果分析 | 第54-56页 |
| ·数据来源 | 第54页 |
| ·实验环境 | 第54页 |
| ·实现算法的参数 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-56页 |
| ·模拟实验与结果分析 | 第56-58页 |
| ·操作流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 发表论文和参与科研情况 | 第64页 |