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第一章 绪论
1.1 生物免疫系统与人工免疫系统
1.2 多目标优化问题及多目标优化算法
1.2.1 多目标优化问题及相关定义
1.2.2 动态多目优化问题
1.2.3 多目优化算法
1.3 免疫在多目标优化算法中的体现
1.4 入侵检测的基本概念及框架模型
1.4.1 入侵检测的概念
1.4.2 入侵检测系统的分类
1.4.3 入侵检测系统的框架模型
1.5 本文的主要工作安排
第二章 基于偏好思想的免疫多目标优化算法
2.1 引言
2.2 相关背景
2.2.1 非支配邻域免疫算法(NNIA)
2.2.2 球支配(Sphere-dominance)偏好方法及原理
2.2.3 基于不同支配偏好方法的比较
2.3 新型基于球支配的偏好免疫算法
2.3.1 基于软约束球支配的偏好思想
2.3.2 偏好多目标优化算法中的统计变异方式
2.3.3 一种新型的基于球支配的偏好免疫算法(SPIA-Ⅱ)流程
2.4 实验结果及分析
2.4.1 多目标测试问题
2.4.2 静态多目标问题试验对比
2.4.3 动态多目标问题试验对比
2.5 本章小结
第三章 可选择模块式否定选择算法
3.1 引言
3.2 相关背景
3.2.1 否定选择算法的背景
3.2.2 否定选择算法的免疫模型及特点
3.2.3 否定选择算法的流程
3.3 可选择模块式否定选择算法
3.3.1 否定选择算法的自己样本表现型
3.3.2 否定选择算法的覆盖率估计方法
3.3.3 模块设置方式及存在必要性说明
3.4 实验结果及分析
3.4.1 测试问题说明
3.4.2 不同自己样本表现型的比较
3.4.3 不同覆盖率估计方法的比较
3.5 本章小结
第四章 基于约束多目标免疫算法的否定选择
4.1 引言
4.2 相关背景
4.2.1 多目标约束优化
4.2.2 超球体的相关计算
4.3 约束多目标免疫算法与否定选择
4.3.1 目标函数的设置及其约束
4.3.2 基于约束多目标免疫算法否定选择的流程
4.3.3 基于约束多目标免疫算法否定选择的重要策略
4.4 实验结果及分析
4.4.1 二维数据测试比较
4.4.2 多维数据测试比较
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
研究成果