| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 术语表 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 生物网络的建模与优化 | 第14-18页 |
| 1.2.1 生物网络 | 第14-15页 |
| 1.2.2 建模与优化方法 | 第15-18页 |
| 1.3 粒子群优化算法 | 第18-22页 |
| 1.3.1 粒子群优化算法综述 | 第18-21页 |
| 1.3.2 随机漂移粒子群优化算法 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织结构 | 第22-23页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第22页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 粒子群改进算法 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 粒子群优化算法 | 第23-24页 |
| 2.3 随机漂移粒子群优化算法 | 第24-26页 |
| 2.4 冯·诺依曼拓扑结构的随机漂移粒子群优化算法 | 第26-29页 |
| 2.5 冯·诺依曼拓扑结构的随机漂移粒子群优化算法的性能 | 第29-32页 |
| 2.5.1 测试用例 | 第29-30页 |
| 2.5.2 参数设置 | 第30页 |
| 2.5.3 仿真测试结果 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 生物网络的参数估计 | 第35-53页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 对比算法 | 第35-36页 |
| 3.3 实验验证对象与算法评价指标 | 第36-40页 |
| 3.3.1 实验验证对象 | 第36-37页 |
| 3.3.2 参数估计问题描述 | 第37-39页 |
| 3.3.3 算法评价指标 | 第39-40页 |
| 3.4 仿真实验结果及分析 | 第40-51页 |
| 3.4.1 简单生物网络 | 第40-46页 |
| 3.4.2 复杂非线性生物网络 | 第46-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 合成基因振荡网络的优化设计 | 第53-69页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 振荡器网络模型 | 第54-56页 |
| 4.3 冯·诺依曼拓扑结构的离散随机漂移粒子群优化算法 | 第56-58页 |
| 4.3.1 算法的离散方法 | 第56-57页 |
| 4.3.2 算法流程 | 第57-58页 |
| 4.4 鲁棒性能的指标选择 | 第58-59页 |
| 4.5 振荡网络的优化设计 | 第59-67页 |
| 4.5.1 具有给定周期的振荡网络设计 | 第59-63页 |
| 4.5.2 鲁棒性能的优化设计 | 第63-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 振荡器耦合网络的优化设计 | 第69-77页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 振荡器耦合网络模型 | 第69-71页 |
| 5.3 振荡器耦合网络的优化设计 | 第71-76页 |
| 5.3.1 振荡器耦合网络优化设计过程 | 第71-72页 |
| 5.3.2 仿真参数的设置 | 第72-73页 |
| 5.3.3 仿真结果 | 第73-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 总结 | 第77-78页 |
| 6.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 个人简历 | 第87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第87页 |
