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多目标克隆选择算法及其应用研究

摘要第1-8页
Abstract第8-9页
插图索引第9-10页
附表索引第10-11页
第1章 绪论第11-18页
   ·引言第11-12页
   ·多目标优化问题研究综述第12-14页
     ·多目标优化问题的产生背景第12页
     ·多目标优化问题的国内外研究现状第12-14页
   ·人工免疫系统及其研究概述第14-17页
     ·人工免疫系统的生物学基础第14-15页
     ·人工免疫系统的发展历史及研究现状第15-17页
   ·本文的主要工作和章节安排第17-18页
第2章 多目标优化第18-33页
   ·多目标优化问题概述第18-24页
     ·多目标优化问题的产生、发展和应用第18-19页
     ·多目标优化的基本概念和术语第19-21页
     ·多目标优化算法的性能评价第21-23页
     ·多目标优化算法分类第23-24页
   ·传统方法第24-25页
     ·加权方法第24-25页
     ·目标规划第25页
     ·经典方法的讨论第25页
   ·多目标演化算法第25-33页
     ·概述第26-29页
     ·PAES、SPEA2和 NSGA-Ⅱ第29-33页
第3章 克隆选择算法第33-42页
   ·克隆选择原理第33-35页
   ·克隆选择的基本特点第35-36页
   ·克隆选择在优化中的应用第36-37页
   ·多模态函数优化的小生境克隆选择算法第37-41页
     ·小生境克隆选择算法第37-38页
     ·仿真分析第38-41页
   ·小结第41-42页
第4章 多目标克隆选择算法第42-48页
   ·引言第42页
   ·多目标克隆选择算法第42-44页
     ·多目标克隆选择算法概述第42-43页
     ·多目标克隆选择算法具体步骤第43-44页
   ·仿真分析第44-47页
   ·小结第47-48页
第5章 多目标克隆选择算法应用于 RBF神经网络设计第48-58页
   ·引言第48-49页
   ·径向基函数(Radial Basis Function)神经网络第49-52页
     ·RBF神经网络的基本原理第49-50页
     ·RBF神经网络的数学模型第50-52页
   ·用 MCSA优化径向基函数神经网络第52-55页
     ·问题的数学模型第52-53页
     ·递阶结构式个体编码设计第53页
     ·RBF神经网络设计的多目标克隆选择算法第53-55页
   ·仿真计算第55-57页
   ·小结第57-58页
总结与展望第58-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第66页

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