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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)自然科學(xué)生物科學(xué)免疫克隆選擇算法的研究與應(yīng)用

免疫克隆選擇算法的研究與應(yīng)用

免疫克隆選擇算法的研究與應(yīng)用

定 價(jià):¥25.00

作 者: 石剛,馬佳,趙偉
出版社: 東北大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787551705790 出版時(shí)間: 2014-04-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 162 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  人工免疫具有分布式、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織和魯棒性等特點(diǎn),具有強(qiáng)大的信息處理和問題求解能力。免疫克隆選擇算法是一種受生物免疫系統(tǒng)克隆選擇原理啟發(fā)而設(shè)計(jì)的新型智能優(yōu)化算法。它結(jié)合了問題的先驗(yàn)知識和生物免疫系統(tǒng)的自適應(yīng)能力,因而在信息處理方面具有較強(qiáng)的魯棒性,在搜索過程中能好地收斂到全局優(yōu)解。

作者簡介

暫缺《免疫克隆選擇算法的研究與應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 最優(yōu)化問題
1.3 智能優(yōu)化算法
1.3.1 進(jìn)化算法
1.3.2 群智能算法
1.3.3 其他優(yōu)化算法
1.4 人工免疫系統(tǒng)研究概述
1.4.1 人工免疫系統(tǒng)的生物學(xué)基礎(chǔ)
1.4.2 人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀
1.4.3 人工免疫算法研究現(xiàn)狀
1.5 本書的主要研究內(nèi)容
1.5.1 本書的主要工作
1.5.2 本書的組織結(jié)構(gòu)
第2章 人工免疫系統(tǒng)研究
2.1 引言
2.2 生物免疫系統(tǒng)
2.2.1 免疫學(xué)基本概念
2.2.2 生物免疫系統(tǒng)組成與功能
2.2.3 生物免疫系統(tǒng)的特點(diǎn)
2.2.4 生物免疫應(yīng)答與免疫記憶
2.2.5 免疫系統(tǒng)克隆選擇理論
2.2.6 獨(dú)特性免疫網(wǎng)絡(luò)理論
2.3 人工免疫系統(tǒng)的研究內(nèi)容和范圍
2.4 人工免疫系統(tǒng)與其他方法的比較
2.4.1 人工免疫系統(tǒng)與進(jìn)化計(jì)算
2.4.2 人工免疫系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4.3 人工免疫系統(tǒng)與一般的確定性優(yōu)化算法
2.5 小結(jié)
第3章 免疫進(jìn)化算法
3.1 引言
3.2 人工免疫算法
3.2.1 人工免疫算法原理
3.2.2 人工免疫算法特點(diǎn)
3.2.3 人工免疫算法流程
3.2.4 人工免疫算法與其他算法的比較
3.3 免疫遺傳算法
3.3.1 免疫疫苗
3.3.2 免疫算子
3.3.3 免疫遺傳算法基本流程
3.4 陰性選擇算法
3.5 人工免疫網(wǎng)絡(luò)算法
3.6 小結(jié)
第4章 免疫克隆選擇算法
4.1 引言
4.2 克隆選擇原理與應(yīng)用
4.2.1 克隆選擇原理
4.2.2 克隆選擇在優(yōu)化中的應(yīng)用
4.3 克隆選擇算子的機(jī)理與構(gòu)造
4.3.1 克隆選擇算子
4.3.2 基因變異算子
4.4 免疫克隆選擇算法的流程
4.5 免疫克隆選擇算法的特點(diǎn)
4.6 免疫克隆選擇算法與進(jìn)化計(jì)算的比較
4.7 小結(jié)
第5章 免疫克隆選擇算法的改進(jìn)研究
5.1 引言
5.2 基本免疫克隆選擇算法的不足
5.3 免疫顯性克隆選擇算法
5.3.1 抗體免疫顯性
5.3.2 克隆算子
5.3.3 指數(shù)型變異
5.3.4 免疫顯性克隆選擇算法流程
5.4 主從式免疫克隆選擇算法
5.4.1 主從式結(jié)構(gòu)
5.4.2 子種群的改良
5.4.3 主種群的改良
5.4.4 遷入和遷出
5.4.5 主從式免疫克隆選擇算法流程
5.5 自適應(yīng)全局免疫克隆選擇算法
5.5.1 選擇算子
5.5.2 克隆算子
5.5.3 變異算子
5.5.4 自適應(yīng)全局免疫克隆選擇算法流程
5.6 不同算法之間的比較
5.7 小結(jié)
第6章 免疫顯性克隆選擇算法求解CVRP
6.1 引言
6.2 物流配送問題描述
6.3 物流配送問題數(shù)學(xué)模型的建立
6.3.1 問題的假設(shè)與說明
6.3.2 物流配送問題數(shù)學(xué)模型
6.4 物流配送問題求解方法
6.5 免疫顯性克隆選擇算法解決CVRP的算法實(shí)現(xiàn)
6.6 仿真實(shí)例與分析
6.6.1 小規(guī)模BENCHMARK實(shí)例仿真與分析
6.6.2 中大規(guī)模BENCHMARK實(shí)例仿真與分析
6.7 小結(jié)
第7章 主從式免疫克隆選擇算法求解TAP
7.1 引言
7.2 任務(wù)分配問題描述
7.3 任務(wù)分配問題的數(shù)學(xué)模型
7.4 主從式免疫克隆選擇算法解決TAP的算法實(shí)現(xiàn)
7.4.1 抗體編碼及適值函數(shù)建立
7.4.2 主從式免疫克隆選擇算法解決TAP的流程
7.5 仿真實(shí)例與分析
7.6 小結(jié)
第8章 自適應(yīng)全局免疫克隆選擇算法優(yōu)化FLC
8.1 引言
8.2 模糊邏輯控制器的設(shè)計(jì)
8.2.1 FLC的語言變量
8.2.2 語言變量值的選取
8.2.3 隸屬度函數(shù)的選取
8.2.4 控制規(guī)則的確定
8.2.5 模糊推理及決策
8.3 基于AGICSA的FLC優(yōu)化設(shè)計(jì)
8.4 基于AGICSA的PHEVFEMC設(shè)計(jì)與優(yōu)化
8.4.1 并聯(lián)式混合動(dòng)力汽車描述
8.4.2 模糊能量管理控制器設(shè)計(jì)
8.4.3 模糊能量管理控制器優(yōu)化
8.4.4 仿真結(jié)果與分析
8.5 小結(jié)
第9章 結(jié)論與展望
附錄 CVRPBENCHMARK
參考文獻(xiàn)

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