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第一章 绪论1

1.1 生物背景1

1.2 DNA计算的产生2

1.3 DNA计算与软计算的集成3

1.4 研究内容及其前景3

第二章 预备知识5

2.1 DNA的结构5

2.2 遗传信息流程及操作方法6

2.3 DNA计算的生物工具8

2.4 结论9

第三章 DNA计算-一个新的计算领域10

3.1 引言10

3.2 DNA计算的数学机理10

3.3 DNA计算的研究进展11

3.3.1 DNA通用计算机11

3.3.2 DNA计算模型及其算法12

3.4 DNA计算的算法实现实例12

3.4.1 Adleman实验：旅行商问题13

3.4.2 SAT问题14

3.5 DNA计算的优点及目前存在的问题17

3.5.1 DNA计算的优点17

3.5.2 DNA计算目前存在的问题17

3.6 结论18

第四章 DNA计算的模型19

4.1 引言19

4.2 拼接系统19

4.2.1 Chomsky体系19

4.2.2 拼接操作19

4.2.3 非迭代的拼接操作20

4.2.4 迭代拼接操作21

4.3 图灵机的实现21

4.4 DNA计算的最小模型22

4.5 DNA-EC：等量检验模型23

4.5.1 等量机器24

4.5.2 操作24

4.5.3 采用DNA-EC的计算24

4.5.4 DNA-EC的讨论25

4.6 图灵机的DNA和限制酶的实现25

4.6.1 图灵磁带26

4.6.2 传输表26

4.6.3 运行图灵机26

4.6.4 停止27

4.6.5 讨论27

4.7 Sticker模型27

4.7.1 数据表示27

4.7.2 操作28

4.7.3 Sticker机器28

4.7.4 例子29

4.7.5 讨论30

4.8 Sticker系统30

4.8.1 Sticker操作30

4.8.2 Sticker系统31

4.8.3 计算能力32

4.8.4 讨论32

4.9 结论32

第五章 DNA计算机34

5.1 引言34

5.2 DNA计算机的算术和逻辑运算34

5.2.1 文本的插入、缺失和替代34

5.2.2 逻辑运算35

5.2.3 算术运算37

5.2.4 小结39

5.3 数字DNA分子39

5.3.1 数字DNA分子的语法规则40

5.3.2 数字DNA分子的应用43

5.3.3 讨论44

5.4 DNA计算机上的布尔电路仿真44

5.4.1 半无界扇入电路44

5.4.2 半无界扇入电路的仿真45

5.4.3 半无界扇入电路的实验结果47

5.4.4 小结48

5.5 生物分子计算与编程48

5.6 DNA计算机的应用：运行动态规划算法51

5.6.1 动态规划51

5.6.2 用DNA解决图的可达性51

5.6.3 用DNA解决背包问题53

5.6.4 小结54

5.7 结论55

第六章 DNA计算与软计算的集成56

6.1 软计算56

6.2 DNA计算与计算的集成56

6.2.1 DNA计算与进化计算的集成56

6.2.2 DNA计算与模糊系统的集成57

6.2.3 DNA计算与神经网络的集成58

6.2.4 DNA计算与人工免疫系统的集成58

6.2.5 DNA计算与专家系统的集成59

6.2.6 DNA计算与混沌系统的集成59

6.3 结论59

第七章 DNA计算与进化计算61

7.1 引言61

7.2 进化计算的主要分支61

7.2.1 遗传算法61

7.2.2 进化策略62

7.2.3 进化规划62

7.2.4 遗传程序设计62

7.3 DNA遗传算法的理论及其应用63

7.3.1 基本概念和术语63

7.3.2 DNA遗传算法的假设64

7.3.3 DNA遗传算法的结构64

7.3.4 DNA遗传算法在函数寻优中的应用67

7.3.5 DNA遗传算法与常用遗传算法的比较68

7.4 DNA进化算法68

7.4.1 一类典型广义隶属度型TS模糊控制器的构成69

7.4.2 基于基因转移操作DNA进化算法70

7.4.3 仿真研究73

7.5 结论74

第八章 DNA计算与模糊系统76

8.1 引言76

8.2 模糊系统的基本原理77

8.2.1 MISO广义Mamdani型模糊系统的构成78

8.2.2 一般化TS模糊控制器的构成79

8.2.3 模糊系统是万能函数逼近器80

8.3 基于重叠DNA编码方法的计算模型及其模糊系统的优化设计81

8.3.1 DNA遗传操作算子81

8.3.2 模糊规划的DNA编码表达83

8.3.3 DNA编码方法获取机器人避碰的模糊控制规划86

8.4 基于DNA-GA优化设计的广义模糊系统87

8.4.1 Mamdani模糊系统的设计87

8.4.2 仿真结果89

8.5 基于DNA-GA优化设计的TS模糊控制系统90

8.5.1 TS模糊系统的设计90

8.5.2 仿真结果91

8.6 结论93

第九章 DNA计算与神经网络94

9.1 引言94

9.2 神经网络基本理论94

9.2.1 神经元模型94

9.2.2 神经网络95

9.2.3 基本理论95

9.3 神经网络的DNA编码框架98

9.4 采用重叠基因编码的遗传算法优化设计TS模糊神经网络控制器98

9.4.1 广义隶属度型TS模糊神经网络控制器的构成99

9.4.2 基于重叠基因的DNA遗传算法100

9.5 结论104

第十章 DNA计算与人工免疫系统105

10.1 引言105

10.2 生物免疫机理105

10.2.1 生物免疫系统的组成与特征105

10.2.2 免疫系统的反馈机理106

10.2.3 与免疫遗传算法相关的生物机理107

10.2.4 免疫系统的自己-非己识别机理107

10.3 基于免疫反馈机理的控制系统107

10.3.1 免疫反馈规律107

10.3.2 免疫反馈控制器的设计108

10.3.3 免疫反馈规律的模糊自调整109

10.3.4 热疗法中组织温度控制的应用110

10.4 基于人工DNA计算模型的免疫遗传算法111

10.4.1 免疫遗传算法的原理112

10.4.2 基于DNA计算的免疫遗传算法及其用于TS模糊控制系统的优化设计113

10.4.3 采用DNA-IGA优化设计TS模糊控制系统的仿真结果114

10.5 基于DNA计算的自己-非己识别系统115

10.5.1 自己-非己的异常数据检测算法116

10.5.2 自己-非己判别的DNA实现117

10.6 结论118

第十一章 DNA计算与专家系统119

11.1 引言119

11.2 专家系统的基本原理119

11.2.1 专家系统的定义119

11.2.2 专家系统的结构120

11.3 基于分子计算的推理121

11.3.1 DNA链的符号描述121

11.3.2 推理机制123

11.3.3 基于环状DNA分子的典型推理系统的实现125

11.3.4 实验验证127

11.4 未来推理系统的发展129

11.4.1 多条件规则的推理系统的DNA分子表达129

11.4.2 DNA分子组成的推理系统的范例132

11.5 结论134

第十二章 DNA计算与混沌135

12.1 引言135

12.2 混沌系统135

12.2.1 混沌系统的特性135

12.2.2 洛伦兹（Lorenz）系统136

12.2.3 Poincare映射和符号动力137

12.2.4 符号动力和外部干扰137

12.3 基于混沌的DNA计算138

12.3.1 信息的混沌编码138

12.3.2 混沌与试管138

12.3.3 有向的Hamilton路径问题139

12.3.4 仿真结果140

12.4 基于DNA编码的推理网络141

12.4.1 具有类核苷酸相互作用的Logistic网141

12.4.2 仿真结果143

12.5 结论145

参考文献146