烟花算法及其应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 创新点 | 第16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-19页 |
| 第二章 群智能优化算法 | 第19-29页 |
| 2.1 遗传算法 | 第19-20页 |
| 2.1.1 编码策略 | 第19-20页 |
| 2.1.2 遗传算子 | 第20页 |
| 2.1.3 算法流程 | 第20页 |
| 2.2 蚁群算法 | 第20-22页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基本粒子群算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 二阶振荡粒子群算法 | 第23页 |
| 2.3.3 离散粒子群算法 | 第23-24页 |
| 2.4 萤火虫算法 | 第24-25页 |
| 2.5 烟花算法 | 第25-28页 |
| 2.5.1 原始烟花算法 | 第25-27页 |
| 2.5.2 简易烟花算法 | 第27-28页 |
| 2.6 果蝇算法 | 第28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 改进的烟花算法求解函数优化 | 第29-41页 |
| 3.1 爆炸方式 | 第29-30页 |
| 3.2 越界处理 | 第30-32页 |
| 3.3 信息交流算子 | 第32页 |
| 3.4 算法流程 | 第32-33页 |
| 3.5 算法性能测试 | 第33-39页 |
| 3.5.1 实验环境和参数设置 | 第33-34页 |
| 3.5.2 仿真结果与分析 | 第34-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 离散烟花算法求解0-1背包 | 第41-47页 |
| 4.1 数学建模 | 第41页 |
| 4.2 编码与解码方式 | 第41-42页 |
| 4.3 贪心策略 | 第42页 |
| 4.4 适应度函数 | 第42页 |
| 4.5 烟花算法过程 | 第42-43页 |
| 4.6 算法性能测试 | 第43-46页 |
| 4.6.1 实验环境和参数设置 | 第43-45页 |
| 4.6.2 仿真结果与分析 | 第45-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 烟花算法求解UCI聚类 | 第47-55页 |
| 5.1 聚类分析 | 第47-49页 |
| 5.1.1 聚类方法介绍 | 第47-48页 |
| 5.1.2 相似性度量 | 第48-49页 |
| 5.2 烟花算法的聚类模型 | 第49-50页 |
| 5.2.1 烟花算法与聚类的对应关系 | 第49页 |
| 5.2.2 编码方式 | 第49-50页 |
| 5.2.3 解码方式 | 第50页 |
| 5.2.4 算法过程描述 | 第50页 |
| 5.3 算法性能测试 | 第50-53页 |
| 5.3.1 实验环境和参数设置 | 第50-51页 |
| 5.3.2 仿真结果及分析 | 第51-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 基于烟花爆炸机制的PPI网络聚类模型 | 第55-71页 |
| 6.1 PPI网络介绍 | 第55-58页 |
| 6.1.1 PPI网络的拓扑结构 | 第56页 |
| 6.1.2 PPI网络特性的度量 | 第56-58页 |
| 6.2 基于烟花爆炸机制的PPI网络聚类模型 | 第58-61页 |
| 6.2.1 蛋白质结点的能量 | 第58-59页 |
| 6.2.2 蛋白质结点的拓扑势 | 第59-60页 |
| 6.2.3 目标函数 | 第60页 |
| 6.2.4 基于烟花爆炸机制聚类过程 | 第60-61页 |
| 6.3 算法性能测试 | 第61-69页 |
| 6.3.1 算法F-measure的加权平均 | 第62-63页 |
| 6.3.2 算法的Sp、Sn和F-score | 第63-65页 |
| 6.3.3 算法的Accuracy | 第65-66页 |
| 6.3.4 识别的蛋白质复合物 | 第66-68页 |
| 6.3.5 可视化聚类模块 | 第68-69页 |
| 6.4 目标函数的收敛曲线 | 第69-70页 |
| 6.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 7.1 论文总结 | 第71-72页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第83页 |
