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基于欧氏距离和精英交叉的免疫算法研究

发布时间:2019-07-05 15:04编辑:本站原创阅读(154)

    基于欧氏距离和精英交叉的免疫算法研究

    摘要第1-7页Abstract第7-17页第一章绪论第17-25页·概述第17-20页·研究动机和研究内容第20-22页·本论文内容安排第22-25页第二章遗传算法简介第25-31页·二进制编码遗传算法第25-27页·整体优化问题第25页·二进制编码遗传算法的步骤和流程第25-27页·二进制编码GA的优点第27页·二进制编码GA的缺点第27-30页·二进制编码GA的缺点第27-28页·关于汉明悬崖第28-30页·本章小结第30-31页第三章精英交叉遗传算法第31-53页·精英交叉策略第31-32页·精英保留策略第31页·精英交叉策略第31-32页·精英交叉工作原理第32-33页·精英交叉遗传算法第33-35页·精英交叉对遗传算法的局部搜索性能的改善第35-36页·KEGA的收敛性分析第36-43页·准备知识第37-38页·KGA的收敛性第38-41页·KEGA的全局收敛性第41-43页·数值仿真实验及讨论第43-51页·性能评价指标第43-44页·在线性能离线性能最优解搜索性能的比较第44-46页·搜索到满意解所需进化代数的比较第46-48页·额外的计算开销第48-49页·群体多样性第49-50页·精英交叉概率P_(kc)对收敛性能的影响第50-51页·本章小结第51-53页第四章免疫系统及其应用简介第53-61页·自然免疫系统第53-54页·自然免疫系统的特性及其应用第54-59页·抗体多样性和抗原识别多样性第54-55页·免疫系统的自组织自调整特性第55-56页·人工免疫系统的应用第56-59页·本章小结第59-61页第五章基于信息嫡的免疫算法及其改进第61-75页·人工免疫算法第61-65页·抗体相似度和浓度计算方法第61-63页·人工免疫算法流程第63-65页·人工免疫算法的简化第65-66页·加快基于信息嫡的免疫算法运行速度(方法一)第66-70页·影响基于信息嫡的免疫算法运行速度的因素第66-68页·新的计算信息嫡的方法第68-69页·数值仿真实验研究第69-70页·加快基于信息嫡的免疫算法运行速度(方法二)第70-72页·加快抗体浓度计算速度的第二种方法第70-72页·数值仿真研究第72页·本章小结第72-75页第六章基于欧氏距离的人工免疫算法第75-89页·引言第75-76页·基于欧氏距离的人工免疫算法第76-84页·基于信息熵的人工免疫算法的缺陷第76-78页·基于欧氏距离的人工免疫算法第78-81页·人工免疫算法的收敛性分析第81-82页·数值仿真研究第82-84页·人工免疫算法的另外二种形式第84-87页·新的免疫算法第84-85页·实验研究和分析第85-87页·本章小结第87-89页第七章基于欧氏距离和精英交叉的免疫算法研究第89-103页·引言第89页·基于信息熵和精英交叉的人工免疫算法第89-92页·AAIA与精英交叉策略的结合第89-90页·数值仿真实验第90-92页·基于欧氏距离和精英交叉的人工免疫算法第92-94页·抗体浓度球的概念第92-93页·基于距离和精英交叉策略的人工免疫算法第93-94页·基于距离和精英交叉的免疫算法的改进第94-96页·存储目标函数自变量的值第95页·抗体相似矩阵及其性质第95-96页·实验研究及讨论第96-100页·MDKBAIA与其他算法运行速度的比较第97-98页·精英交叉策略对免疫算法性能的影响第98-100页·本章小结第100-103页第八章改进的基于欧氏距离和精英交叉的免疫算法参数研究第103-113页·影响MDKBAIA性能的3个参数第103-104页·MDKBAIA浓度调节作用机理分析第104-105页·MDKBAIA浓度调节作用的调控第105-107页·浓度球半径r第105-106页·抗体浓度尺度变换幂指数α第106-107页·精英交叉概率P_(kc)对MDKBAIA性能影响分析第107页·实验研究及讨论第107-111页·浓度变换幂指数α对MDKBAIA性能的影响第107-109页·浓度球半径r对MDKBAIA性能的影响第109-110页·精英交叉概率P_(kc)对MDKBAIA性能的影响第110-111页·本章小结第111-113页本文结论第113-117页参考文献第117-127页攻读博士学位期间完成的论文第127-129页致谢第129页。

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