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摘要
ABSTRACT
第Ⅰ部分前言
第Ⅱ部分启发式优化算法研究
第一章启发式优化算法简介
第二章遗传算法和数值遗传算法
2.1简单遗传算法(SGA)
2 2数值遗传算法
第三章禁忌搜索
3.1 Tabu搜索简介
3.2 Reactive Tabu Search 和 Reactive Search
3.3 TS的缺陷
第四章NGA与TS的结合
4.1 NGA-TS算法
4.2模拟体系的计算与讨论
第五章粒子群算法
5.1算法简介
5.2算法的特点
5.3两层粒子群算法(two-layer Particle Swarm Optimization，tPSO)
第六章其它启发式优化算法
第Ⅲ部分启发式优化算法在化学以及环境信息处理中的应用
第七章动力学-光谱两维数据的几种处理方法
7.1非线性曲线拟合(Nonlinear Regression，NLR)
7.2三线性模型法(Trilinear Models，TM)
7.3残差优化-减秩法(Optimizing Residual Standard Deviation-Rank Annihilation，ORSD-RA)
7.4目标试验法(Target Test，TT)
第八章NGA-TS联合优化算法同时确定连串反应的级数及速率常数
8.1原理
8.2实验部分
8.3结果与讨论
8.4结论
第九章TTFA-NGA-TS软件的实现
9.1 TTFA-NGA-TS软件
9.2其他化学软件
第Ⅳ部分启发式优化算法在计算机辅助药物设计中的应用
第十章计算机辅助药物设计简介
10.1概述
10.2基于结构的药物设计
10.3分子对接
10.4同源建模
第十一章NGA-TS算法应用于分子对接
11.1 Autodock简介
11.2评价函数的计算
11.3程序的编写和运行
11.4结果与讨论
11.5结论
第十二章tPSODock：一个新的基于Chemscore方法和tPSO方法的柔性分子对接程序
12.1 Chemscore的原理
12.2 tPSODock的实现
12.3计算方法与数据集
12.4结果与讨论
12.5结论
第十三章钾离子通道和蝎毒多肽对接计算
13.1钾离子通道与蝎毒多肽
13.2计算方法与研究体系
13.3结果与讨论
13.4结论
第Ⅴ部分结语
参考文献
读博期间发表和投稿的论文
致谢
