| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1．1 背景及意义 | 第7-8页 |
| 1．2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 论文主要工作及安排 | 第9-11页 |
| 第二章 序列分析基础 | 第11-23页 |
| 2．1 概论 | 第11-12页 |
| 2．2 空位罚分与相似性计分矩阵 | 第12-14页 |
| 2．2．1 空位罚分 | 第12-14页 |
| 2．2．2 替换矩阵 | 第14页 |
| 2．3 目标函数 | 第14-19页 |
| 2．3．1 背景介绍 | 第14-15页 |
| 2．3．2 SP目标函数 | 第15-17页 |
| 2．3．3 COFFEE目标函数 | 第17-19页 |
| 2．4 双序列比对 | 第19-20页 |
| 2．5 多序列比对 | 第20-21页 |
| 2．6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 经典序列比对法 | 第23-31页 |
| 3．1 研究现状 | 第23-24页 |
| 3．2 动态规划算法 | 第24-28页 |
| 3．3 Clustal W算法 | 第28-29页 |
| 3．4 本章小节 | 第29-31页 |
| 第四章 基于遗传算法的多序列比对算法 | 第31-43页 |
| 4．1 遗传算法的基本原理 | 第31-35页 |
| 4．2 基于遗传算法的多序列比对优化算法 | 第35-41页 |
| 4．2．1 MSAGA算法设计 | 第35-37页 |
| 4．2．2 基于SP目标函数的MSAGA实验结果 | 第37-39页 |
| 4．2．3 基于COFFEE目标函数的MSAGA实验结果 | 第39-40页 |
| 4．2．4 实验结果性能分析 | 第40-41页 |
| 4．3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于粒子群的多序列比对优化算法 | 第43-59页 |
| 5．1 PSO算法简介 | 第43-48页 |
| 5．1．1 PSO算法现状 | 第43-44页 |
| 5．1．2 PSO算法原理 | 第44-46页 |
| 5．1．3 PSO的特点 | 第46页 |
| 5．1．4 SPO算法的参数选择 | 第46-47页 |
| 5．1．5 PSO算法的应用与发展 | 第47-48页 |
| 5．2 基于粒子群算法的多序列比对优化算法 | 第48-57页 |
| 5．2．1 算法描述 | 第48-51页 |
| 5．2．2 算法实现 | 第51-52页 |
| 5．2．3 基于SP目标函数的MSAPSO实验结果 | 第52-54页 |
| 5．2．4 基于COFFEE目标函数的MSAPSO实验结果 | 第54-56页 |
| 5．2．5 实验结果性能分析 | 第56-57页 |
| 5．3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 算法比较 | 第59-61页 |
| 6．1 GA与PSO的比较 | 第59页 |
| 6．2 MSAGA与MSAPSO比较 | 第59-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 附录A 相似性替换矩阵介绍 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 在校期间科研成果 | 第73页 |
