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 |