| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-23页 |
| ·本文研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·相关领域研究现状 | 第15-21页 |
| ·基于危险模式人工免疫算法研究现状 | 第15-18页 |
| ·船舶智能避碰研究现状 | 第18-21页 |
| ·主要研究内容 | 第21-23页 |
| 第2章 生物免疫系统与人工免疫系统 | 第23-36页 |
| ·"自我-非我"免疫模型发展历程 | 第23-28页 |
| ·Burnet自体-非自体模式 | 第23-24页 |
| ·双信号模式 | 第24-25页 |
| ·协同刺激模式 | 第25-26页 |
| ·感染-非我模式 | 第26-27页 |
| ·SNS模型存在的一些问题 | 第27-28页 |
| ·危险模式理论 | 第28-31页 |
| ·危险模式理论的机理 | 第28-30页 |
| ·危险模式理论的医学意义 | 第30-31页 |
| ·基于生物免疫机制的人工免疫系统 | 第31-36页 |
| ·标准人工免疫算法 | 第31-33页 |
| ·克隆选择算法 | 第33-34页 |
| ·阴性选择算法 | 第34页 |
| ·免疫网络算法 | 第34-36页 |
| 第3章 基于危险模式理论的人工免疫算法及其收敛性分析 | 第36-57页 |
| ·基于危险模式人工免疫算法相关定义 | 第36-39页 |
| ·危险信号的产生 | 第37-38页 |
| ·危险区域的确定 | 第38-39页 |
| ·基于危险模式人工免疫算法 | 第39-40页 |
| ·基于危险模式的人工免疫算法收敛性分析 | 第40-43页 |
| ·仿真研究 | 第43-57页 |
| 第4章 危险区域自适应危险模式人工免疫算法 | 第57-68页 |
| ·危险区域自调整 | 第57-59页 |
| ·线性调整 | 第57-58页 |
| ·非线性调整 | 第58-59页 |
| ·算法分析 | 第59-62页 |
| ·仿真研究 | 第62-68页 |
| 第5章 混沌危险模式人工免疫算法 | 第68-79页 |
| ·混沌搜索原理 | 第68-69页 |
| ·混沌变量的产生 | 第69-71页 |
| ·Lyapunov指数 | 第71-72页 |
| ·算法分析 | 第72-75页 |
| ·混沌变量映射 | 第72-73页 |
| ·混沌搜索 | 第73-74页 |
| ·算法流程 | 第74-75页 |
| ·仿真实验 | 第75-79页 |
| 第6章 船舶避碰机理与运动参数计算 | 第79-97页 |
| ·船舶避碰过程 | 第79页 |
| ·船舶三种会遇形势 | 第79-83页 |
| ·船舶碰撞危险度计算 | 第83-93页 |
| ·基于交通流理论的危险度计算 | 第83-84页 |
| ·基于船舶领域的危险度计算 | 第84-89页 |
| ·基于DCPA和TCPA的危险度计算 | 第89-93页 |
| ·船舶运动参数计算 | 第93-97页 |
| 第7章 基于危险模式人工免疫算法的船舶避碰策略优化 | 第97-120页 |
| ·船舶避碰方法 | 第97-98页 |
| ·问题的提出 | 第98-99页 |
| ·系统结构 | 第99-102页 |
| ·算法结构 | 第102-106页 |
| ·抗体编码 | 第102页 |
| ·初始种群的产生 | 第102-103页 |
| ·亲和度函数的构造 | 第103-105页 |
| ·算法流程 | 第105-106页 |
| ·仿真研究 | 第106-120页 |
| ·仿真实例1 | 第106-117页 |
| ·仿真实例2 | 第117-120页 |
| 结论 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-136页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138页 |