| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本文研究工作 | 第11-12页 |
| ·论文安排 | 第12-14页 |
| 2 研究现状及布局准则 | 第14-26页 |
| ·研究现状 | 第14-20页 |
| ·基于网络结构的布局算法 | 第15-16页 |
| ·力矢量布局算法(FD算法) | 第16-18页 |
| ·基于网格的的布局算法（gridlayout） | 第18页 |
| ·约束图形布局算法（constrainsgraphlayout） | 第18-20页 |
| ·生物网络布局准则 | 第20-26页 |
| ·布局的视觉心理准则 | 第20-21页 |
| ·生物学属性相关布局准则 | 第21-26页 |
| 3 基本PSO布局算法 | 第26-42页 |
| ·布局问题描述 | 第26页 |
| ·力矢量算法（FD算法）能量模型 | 第26-27页 |
| ·PSO算法基本思想 | 第27-30页 |
| ·PSO布局算法 | 第30-31页 |
| ·布局评价 | 第31-33页 |
| ·基于能量函数的布局评价 | 第31页 |
| ·边的规格化和边交叉的定量评价 | 第31-33页 |
| ·结果分析 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4 边界效应问题 | 第42-52页 |
| ·什么是边界效应 | 第42-44页 |
| ·策略一：FD能量模型的改进（RPSO） | 第44-46页 |
| ·策略二：无边界限制的PSO布局算法（FPSO） | 第46-47页 |
| ·结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 5 基于反向学习和人工免疫原理的IO_FPSO算法 | 第52-62页 |
| ·人工免疫系统基本原理 | 第53-54页 |
| ·反向学习策略 | 第54-56页 |
| ·基于反向学习和人工免疫策略的IO_FPSO算法 | 第56-58页 |
| ·结果分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 总结展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |