声明
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文的主要贡献与创新
1.4 本文的组织结构
第2章 相关研究
2.1 多目标优化问题
2.2 标准测试问题
2.3 差分进化
2.4 基于分解的多目标进化算法MOEA/D
2.5 流感抗原预测
2.6 性能评价指标
2.7 Wilcoxon秩和检验
2.8 本章小结
第3章 自适应区域调整的改进策略
3.1 引言
3.2 收敛性和多样性的调整机制
3.3 MOEA/D-ARA算法
3.4 实验研究与结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于子问题关系的资源分配策略改进
4.1 引言
4.2 RARS策略
4.3 MOEA/D-RARS算法
4.4 实验研究与结果分析
4.5 本章小结
第5章 多目标优化在病毒抗原性预测中的应用
5.1 引言
5.2 MCAAS模型
5.3 预测病毒抗原性的多目标优化回归分析
5.4 实验研究
5.5 本章小结
结论
一、本文工作总结
二、未来研究展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文
附录B 攻读学位期间参与的研究项目
