一、DNA计算法与DNA计算机（论文文献综述）
韩英杰[1]（2020）在《基于DNA计算模型的计算树逻辑模型检测算法研究》文中认为计算树逻辑（Computation Tree Logic,CTL）模型检测是形式化方法研究的热点,是保证系统正确性的重要手段之一。DNA计算是以DNA分子和生物酶为材料,以生化操作为计算手段的一种生物计算模式。开展CTL模型检测的DNA计算方法研究,不仅可以利用DNA分子的超高存储容量和DNA计算的强大并行优势解决模型检测状态空间爆炸问题,而且对推动DNA计算机的研发和应用具有重要意义。自图灵奖获得者Emerson教授提出“DNA模型检测”问题以来,针对CTL模型检测问题,非自治、自治和细胞内算法仍没有解决,现有算法存在不能提供反例、不能检测带过去算子的CTL公式（CTLP）、因使用核酸酶导致的鲁棒性弱以及反应材料不可复用等问题。针对上述问题,本文深入研究了基于非自治、自治和细胞内DNA计算模型的CTL模型检测算法,完成的主要工作和创新点如下:1)提出了基于非自治DNA计算模型的CTL模型检测算法——AM-CTLMC。设计了待检测系统模型的编码方案,构建了系统模型运行路径的生成算法,给出了CTL基本公式、一般公式和CTLP公式的模型检测算法,仿真实验结果验证了算法的正确性。AM-CTLMC解决了现有算法在系统模型不满足CTL公式时不能提供反例的问题,同时,能够对现有算法无法检测的CTL一般公式和CTLP公式实施检测,提升了检测能力,算法执行过程中不使用核酸酶,提升了鲁棒性,保证了反应材料的可复用性。2)提出了基于自治DNA计算模型的CTL模型检测算法——基于分子信标的算法（MB-CTLMC）和基于长度-编码自动机的算法（LEA-CTLMC）。给出了待检测系统模型的DNA编码方案,分别构建了CTL基本公式的分子信标和长度-编码自动机的编码方案,设计了系统模型运行路径与CTL基本公式的分子自组装环境,给出了基于分子信标和长度-编码自动机的CTL模型检测自组装算法,仿真实验和生物实验结果验证了算法的正确性。CTL模型检测的分子自组装算法解决了现有算法鲁棒性弱和反应材料不可复用的问题,同时,由于可编程性和通用性,LEA-CTLMC在实现时序逻辑模型检测方面具有可扩展性。3)提出了基于细胞内DNA计算模型的CTL模型检测算法——IN VIVO-CTLMC。设计了系统模型运行路径的信使核糖核酸分子编码方案,构建了CTL基本公式有限状态自动机的转运核糖核酸分子编码方案,给出了CTL基本公式的模型检测算法,通过将路径的信使核糖核酸分子和CTL公式的转运核糖核酸分子插入到质粒,再将质粒转染到大肠杆菌细胞中,利用大肠杆菌活体细胞内自治的蛋白质合成机制实现了模型检测,并对算法的正确性进行了证明。该算法解决了目前缺乏细胞内CTL模型检测算法的问题,为基因疾病的早期诊断及分子层面的治疗探索了动态、智能、精确的方法。4)提出了基于机器学习的DNA分子杂交有效性分析方法,解决了生物仿真平台分析DNA分子杂交有效性效率低的问题。构建了DNA分子杂交有效性分析数据集,经初步实验选定了梯度提升树、逻辑回归、支持向量机和随机森林四种机器学习算法,采用数据集训练并生成了四种分类器,综合性能指标选出最佳的分类器——基于梯度提升树的分类器。与生物仿真平台的对比实验结果表明,基于梯度提升树分类器方法的F1值比生物仿真平台的F1值下降了0.1,但分析效率提升了142,013倍,且分析时间不会随参与杂交的DNA分子种类增加发生数量级的变化。该方法解决了生物仿真平台分析DNA分子杂交有效性效率低的问题,为DNA分子杂交有效性分析提供了可供选择的工具。
汪改英[2]（2019）在《基于DNA和限制酶的逻辑计算模型的研究》文中研究说明DNA不仅承载着生命遗传信息,还是天然的纳米生物材料和元件。由于DNA分子自身的特异性、高并行性、微小性等天然特性,在信息存储和处理过程中表现出了强大的并行计算能力和数据存储能力,吸引了学者的广泛关注。DNA分子被广泛用于设计构建各类功能结构和器件,如DNA计算机、DNA传感器、DNA芯片、DNA分子探针和分子信标等。立足点介导的DNA链置换技术已经广泛应用于构建DNA设备,包括DNA传感器、DNA分子机器和DNA电路,因为它能够实现动态控制链置换反应。分子杂交系统的能级会自动趋于稳定,DNA链置换技术正是基于此种特点,通过向系统中加入一定长度和序列的DNA链来诱导或者控制链置换反应,最终释放另一条DNA链。传统的链置换反应体系中,立足点和分支迁移区域是共价连接的,预先暴露的立足点是激活进一步级联反应的先决条件,因此能够动态地控制立足点的产生和移除将是非常有优势的。本研究将具有特异性识别功能的限制性核酸内切酶引入DNA链置换中,作为DNA电路的输入,通过控制立足点的生成和移除设计并实现了多种逻辑门,并构建出多数表决分子电路,具体研究内容如下:研究了基于限制性核酸内切酶的立足点生成和移除机制,以用于后续分子逻辑门的构建。通过合理的DNA序列设计,调整限制性核酸内切酶的切割位点来控制立足点区域的长度,采用聚丙烯酰胺凝胶电泳（PAGE）的实验方法进行验证,得到最佳的立足点长度为5nt。通过比较不同酶浓度反应体系的实验结果,得出最佳的实验体系浓度为1 μM。设计了基于立足点生成和移除机制的多种逻辑门,并以此为基础搭构建了多数表决电路。利用NUPACK软件仿真进行DNA序列设计,构建出YES门、NOT门、AND门、OR门和NOR门等一系列逻辑门,通过凝胶电泳实验进行湿实验验证,并采用Visual DSD对实验设计进行模拟仿真。与以往的分子逻辑门比较,本文的设计反应迅速,操作简便,具有良好的扩展性,为大规模电路的设计提供了可能性。
殷婧[3]（2017）在《DNA计算技术的发展与应用》文中进行了进一步梳理近年来,随着计算机技术的快速发展,DNA计算技术的优势逐渐显现出来。DNA计算技术相比于传统的计算技术,具有无限大的储存空间和强大的运行处理能力,可以处理多种算术及算法问题,并且计算的结果迅速、准确,现在已广泛应用于计算、生物、信息等多重领域。该文主要分析了DNA计算机技术的发展历程以及在DNA分子基础上建立的DNA模型,希望对DNA计算技术的发展有一定的借鉴性意义。
王喻[4]（2017）在《因子分解问题的DNA计算机算法研究》文中提出随着社会的进步与经济的发展,计算机已经广泛运用于人们的生活当中。计算机的普及为人们创造了许多就业的机会,也让人们能够节省一定的体力。然而,计算机能胜任计算方式简单的计算问题,但却不能胜任数学层面上的难解问题。本文主要分析因子分解问题中的DNA计算机算法研究,希望能为广大读者解惑。
李艳梅[5]（2016）在《DNA计算模型的理论设计与应用研究》文中进行了进一步梳理DNA分子计算是以DNA分子作为“数据”,以DNA的生化反应作为“信息处理工具”的计算模式。自1994年Aldeman成功利用DNA分子求解了七个结点的哈密尔顿路径问题后,DNA分子计算以其海量的存储能力和高度并行计算能力等优势,为求解NP难题提供了一种新的解决方法。DNA计算的发展依赖于当前生物技术的发展水平。目前各种DNA计算模型都是针对特定问题而建立的特定计算模型,很难不做修改或少量修改应用于其他问题,即不似电子计算机般具有通用性;随着问题规模的增加,DNA的并行计算能力受生化反应的影响而大大降低,失去了其计算优势;目前解的检测基本上采用电泳技术、PCR扩增等常规的生物检测方法,错误率高。以上多种局限性成为制约生物DNA计算自动化发展的重要障碍。本文借鉴生物DNA计算并行处理信息的原理,提出了一种新的基于硅的仿生物并行计算模型-DNA电子计算模型（DNA electronic computing model,DEM）。本文主要包括基础理论的提出、硬件实现和在求解图论和军事弹药配送路径优化问题等NP难题的应用研究三方面,本文的具体工作如下:（1）DNA电子计算模型的理论基础及仿真实现DNA计算中典型模型之一的粘贴模型采用单双链混合对DNA分子进行编码:单链用来表示2-进制数中的0,双链来表示2-进制数中的1,编码形式与电子计算机类似,具有一定的通用性。且粘贴模型是一种典型的同时对信息位垂直处理的计算模型,其信息并行处理原理适合在硅硬件上实现。借鉴粘贴模型的信息表达和并行计算原理详细介绍了DEM的基础理论模型-一种基于分子计算的广义图灵模型（Generalized Turing Machine,GTM）。GTM通过特殊的拓扑映射和并行的同时读、写算子,实现对信息的并行处理。通过求解可满足性问题的仿真试验详细说明的GTM的并行计算原理。对GTM结构不变的情况下进行改进,通过增加指令可以在多项式时间内求解集合覆盖问题的最优解。仿真试验说明GTM在求解NP难题时具有一定的通用性。（2）DEM模型的硬件实现本部分工作为本文的重点,将GTM在SOPC平台进行软硬件实现,提出了基于硅的DEM模型。DEM根据功能划分为指令系统、地址译码器、数据生成器、处理单元、结果分析器等功能模块。首先根据DEM各功能模块实现的复杂度和规模进行软硬件划分,进行软硬件设计。对于不同的问题,指令系统和结果分析器因问题不同而异,故用软核实现;地址译码器、数据生成器等生成具有自主知识产权（Intellectual property core,IP核）的硬件电路图。（3）DEM在图论问题中的应用研究通过图的最大团问题详细了DEM的硬件实现方法。针对图的最大团的指令系统和结果分析器进行软核设计,该部分在NiosII集成开发环境下用C语言编写软件代码;基于多值逻辑的地址译码器、数据译码器等在SOPC内部搭建硬件电路;最后将软硬核下载固化到目标电路板上。Ramsey数问题是组合数学甚至整个数据界最困难的数据问题之一,本文在求解图的最大团算法基础上,提出了通过逐个添加顶点,删除非解的求解Ramsey数的DEMRAM模型。在一定程度上缓解了解空间的指数增长速度。（4）DEM在军事弹药配送路径优化问题中的应用研究可满足性问题、图的最大团问题、集合覆盖问题、旅行商问题以及军事弹药配送路径优化等问题都可以转换为0-1规划问题,故对0-1规划问题的算法研究在实践中有着广泛的应用价值。介绍以上问题的0-1规划形式的数学模型,并设计求解0-1规划问题的DEM求解方法。军事弹药配送路径优化问题是旅行商问题的扩增,如何实时、精准、安全地将弹药运送到需求部队手中关系着整个战斗的胜负。分析弹药配送路径的特殊性要求,利用DEM进行计算,并对算法进行复杂度分析,验证了该计算模型在计算军事弹药供给线路优化问题中的优越性。
曾毅[6]（2015）在《基于分治的背包问题DNA计算机算法》文中研究指明在DNA计算机研究领域,将降低DNA计算机在大型难解问题求解中问题输入纯指数增长的DNA链数问题作为研究重要内容,于背包问题的DNA分子计算中引入分治策略,提出一种进行背包问题求解的DNA计算机算。重点对其算法组成及应用进行分析。通过模拟实验发现,新算法其能够提高破解背包公钥维数,解决背包问题所需DNA链数增长问题,切实提高DNA计算机算法操作的准确性。
张凡[7]（2015）在《基于求解Ramsey数的DNA计算机算法研究》文中指出Ramsey数是组合数学中难度系数较高的研究论点,Ramsey的相关理论知识普遍使用在组合数学范围内,对于人们数学逻辑思维能力的锻炼起到积极作用。Ramsey数求解的准确值共有9个,Ramsey数的计算范围较大,假设根据传统的计算方法,会造成计算机无法求出正确解。故采取DNA计算机方法求出Ramsey数的解相对于电子计算机要全面许多。本文通过分析Ramsey数值的DNA计算机算法,旨在为今后的求解Ramsey数的工作中提供参考意见。
王淑栋,许进,张成[8]（2014）在《DNA计算及其应用简介》文中提出DNA计算是近年来信息领域提出的一种全新的计算理念和模式,具有传统电子计算机不可比拟的优点。简要介绍了DNA计算的基本概念、特点、发展历程,4种基本的DNA计算模型及其应用,最后对DNA计算进行了展望。
欧阳丽娜[9]（2014）在《一种求解Ramsey数的DNA计算机算法》文中提出Ramsey数是整个组合数学中最有魅力、最具难度的研究课题。Ramsey的理论知识广泛存在组合数学领域,在锻炼人们逻辑思维和数学思维方面起着重要作用。求解Ramsey数极其困难,到目前为止求解出的Ramsey数只有9个准确值。由于Ramsey数的搜索范围比较广,如果按照以前的传统算法,会导致计算机无法求解。使用DNA计算机算法求解Ramsey数的问题比电子计算机要完善很多。对一种用于求解Ramsey数值的DNA计算模型与算法进行了研究。
许进[10]（2014）在《生物计算机时代即将来临》文中进行了进一步梳理生物计算机是以核酸分子作为"数据",以生物酶及生物操作作为信息处理工具的一种新颖的计算机模型。生物计算的早期构想始于1959年,诺贝尔奖获得者Feynman提出利用分子尺度研制计算机;1994年,图灵奖获得者Adleman提出基于生化反应机理的DNA计算模型;在生物计算机方面突破性工作是北京大学在2007年提出的并行型DNA计算模型,将具有61个顶点的一个3-色图的所有48个3-着色全部求解出来,其算法复杂度为359,而此搜索次数,即使是当今最快的超级电子计算机,也需要13 217年方能完成,该结果似乎预示着生物计算机时代即将来临。文章重点介绍了生物计算机的产生背景及意义;DNA计算机,特别是中州I-型DNA计算机的基本原理、计算方法与步骤;DNA计算机的研究进展,特别指出在密码分析与破译等领域的应用;分析了DNA计算机的能力,指出了研究中的难点、发展趋势,最后对我国生物计算机发展提出了一些建议。
二、DNA计算法与DNA计算机（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、DNA计算法与DNA计算机（论文提纲范文）
（1）基于DNA计算模型的计算树逻辑模型检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 DNA计算 |
| 1.2.2 CTL模型检测 |
| 1.2.3 基于DNA计算模型的CTL模型检测算法 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 2 相关知识 |
| 2.1 DNA计算及DNA模型 |
| 2.1.1 DNA组成和DNA计算的本质 |
| 2.1.2 DNA计算的基本思想和主要特点 |
| 2.1.3 DNA计算模型 |
| 2.1.4 细胞内计算 |
| 2.1.5 生物仿真平台 |
| 2.2 CTL模型检测 |
| 2.2.1 CTL的语法和语义 |
| 2.2.2 CTL模型检测的基本原理 |
| 2.2.3 CTL模型检测算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于非自治DNA计算模型的CTL模型检测算法 |
| 3.1 Adleman模型 |
| 3.2 基于Adleman模型的CTL模型检测算法 |
| 3.2.1 系统模型编码及运行路径的生成算法 |
| 3.2.2 CTL基本公式的模型检测算法 |
| 3.2.3 CTL一般公式的模型检测算法 |
| 3.2.4 系统模型编码及逆运行路径的生成算法 |
| 3.2.5 CTLP公式的模型检测算法 |
| 3.3 时间复杂度分析 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 编码及有效性分析 |
| 3.4.2 杂交验证 |
| 3.5 对比分析与讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于自治DNA计算模型的CTL模型检测算法 |
| 4.1 基于分子信标的CTL模型检测算法 |
| 4.1.1 分子信标 |
| 4.1.2 算法设计 |
| 4.1.3 仿真实验及结果分析 |
| 4.2 基于长度-编码自动机的CTL模型检测算法 |
| 4.2.1 长度-编码自动机 |
| 4.2.2 算法设计 |
| 4.2.3 生物实验及结果分析 |
| 4.3 对比分析与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于细胞内DNA计算模型的CTL模型检测算法 |
| 5.1 细胞内的有限状态自动机模型 |
| 5.2 细胞内CTL模型检测算法 |
| 5.3 仿真模拟及证明 |
| 5.4 对比分析与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 CTL模型检测的DNA分子杂交有效性分析方法 |
| 6.1 NUPACK分析DNA分子杂交有效性存在的问题 |
| 6.2 基于机器学习的DNA分子杂交有效性分析方法 |
| 6.2.1 DNA分子杂交有效性分析数据集 |
| 6.2.2 采用的机器学习算法 |
| 6.2.3 方法原理 |
| 6.3 实验及结果分析 |
| 6.3.1 实验目的与平台 |
| 6.3.2 实验过程 |
| 6.3.3 评价指标 |
| 6.3.4 实验结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于DNA和限制酶的逻辑计算模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 生物计算理论研究基础 |
| 2.1 分子生物学基础理论 |
| 2.2 数理逻辑基础 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 限制性核酸内切酶和DNA电路 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 限制性核酸内切酶的特性 |
| 3.3 限制性核酸内切酶的相关应用 |
| 3.4 限制性核酸内切酶的最佳切割位点研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于限制性核酸内切酶的逻辑电路设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 DNA逻辑门的设计 |
| 4.3 组合电路设计 |
| 4.4 分子材料设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于限制性核酸内切酶的逻辑电路实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 逻辑门实验材料和方法 |
| 5.3 生物实验结果分析 |
| 5.4 仿真实验结果分析 |
| 5.5 分子逻辑门比较 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研情况 |
| 致谢 |
（3）DNA计算技术的发展与应用（论文提纲范文）
| 1 DNA计算机技术的发展历程 |
| 2 DNA计算模型 |
| 2.1 建立在链置换基础上的DNA计算模型 |
| 2.2 建立在DNA酶基础上的DNA计算模型 |
| 2.3 建立在瓦片基础上的DNA计算模型 |
| 2.4 建立在纳米颗粒基础上的DNA计算模型 |
| 3 结束语 |
（4）因子分解问题的DNA计算机算法研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、DNA计算机的具体算法 |
| 三、DNA计算机计算的原理和DNA计算优势 |
| 四、结束语 |
（5）DNA计算模型的理论设计与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文研究的目的和意义 |
| 1.2 DNA分子计算主要模型及研究成果 |
| 1.2.1 DNA计算主要模型 |
| 1.2.2 DNA计算主要成果 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 DNA电子计算模型的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DNA基础知识 |
| 2.2.1 DNA信息表达 |
| 2.2.2 DNA操作 |
| 2.3 粘贴计算模型 |
| 2.4 GTM模型 |
| 2.4.1 GTM的体系结构 |
| 2.4.2 GTM的形式定义 |
| 2.4.3 GTM的计算方式 |
| 2.5 求解SAT问题的GTM算法 |
| 2.5.1 SAT问题 |
| 2.5.2 GTMsat算法 |
| 2.5.3 求解实例 |
| 2.6 GTMscp |
| 2.6.1 GTMscp指令系统 |
| 2.6.2 GTMscp算法 |
| 2.6.3 GTMscp试验 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 DEM硬件实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 DEM体系结构 |
| 3.2.1 信息编码及操作 |
| 3.2.2 支持多值逻辑的三稳态RS触发器 |
| 3.2.3 支持多值逻辑的四稳态RS触发器 |
| 3.2.4 基于多值逻辑的地址译码器 |
| 3.2.5 基于多值逻辑的数据生成器 |
| 3.2.6 DEM显示模块 |
| 3.3 SOPC试验平台 |
| 3.3.1 SOPC开发流程 |
| 3.3.2 DEM功能模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 DEM在图论中的应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 DEM求解图的最大团 |
| 4.2.1 DEMmcp编码 |
| 4.2.2 DEMmcp求解算法 |
| 4.2.3 DEMmcp硬件设计 |
| 4.2.4 DEMmcp实验 |
| 4.2.5 算法分析 |
| 4.3 DEM求解Ramsey数 |
| 4.3.1 Ramsey数编码 |
| 4.3.2 Ramsey数求解算法 |
| 4.3.3 Ramsey(4,4)数求解实例 |
| 4.3.4 算法复杂度分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 DEM在弹药配送路径优化问题中的应用研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实际生活中的 0-1 规划问题 |
| 5.2.1 背包问题的 0-1 规划模型 |
| 5.2.2 最大团问题的 0-1 规划其模型 |
| 5.2.3 集覆盖问题的 0-1 规划模型 |
| 5.2.4 旅行商问题的 0-1 规划模型 |
| 5.2.5 可满足性问题的 0-1 规划模型 |
| 5.2.6 理论价值及难点分析 |
| 5.3 0-1 规划问题的DNA分子计算求解算法 |
| 5.3.1 简单 0-1 规划问题的求解算法 |
| 5.3.2 一般 0-1 规划问题的求解算法 |
| 5.3.3 算法分析 |
| 5.4 0-1 规划问题的DEM模型 |
| 5.4.1 DEM硬软件设计 |
| 5.4.2 求解算法 |
| 5.5 军事弹药配送路径优化问题的DEM求解算法 |
| 5.5.1 弹药配送运输网络 |
| 5.5.2 弹药配送路径权值分析 |
| 5.5.3 弹药配送路径优化的数学模型 |
| 5.5.4 战时弹药配送路径优化的数学模型 |
| 5.6 弹药配送案例分析 |
| 5.6.1 DEM求解弹药配送路径优化问题的算法 |
| 5.6.2 算法分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 创新点 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 |
| 致谢 |
（6）基于分治的背包问题DNA计算机算法（论文提纲范文）
| 1 基于分治的背包问题DNA计算机算法提出背景 |
| 2 Adleman-Lipton模型认知 |
| 3 基于分治的背包问题DNA计算机算法分析 |
| (1)基于分治法理念的背包问题DNA计算机算法思想分析 |
| (2)DNA计算机子算法中的n位并行减法器 |
| (3)DNA计算机子算法中的n位并行数据搜索器 |
| 4 基于分治的背包问题DNA计算机算法模拟实验分析 |
| (1)DNA编码操作 |
| (2)算法求解过程分析 |
| 5 结语 |
（7）基于求解Ramsey数的DNA计算机算法研究（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1 Ramsey数的定义 |
| 2 Ramsey数的DNA计算机计算方法模型 |
| 3 Ramsey数值求解的DNA计算方法 |
| 3.1 DNA计算方法思想 |
| 3.2 编码问题对DNA计算造成的影响 |
| 4 DNA计算机模型的子运算过程 |
| 结语 |
（8）DNA计算及其应用简介（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 DNA计算的研究进展 |
| 2 DNA计算形式模型 |
| 2.1 粘贴系统 (sticker system) |
| 2.2 剪接系统 (splicing system) |
| 2.3 插入-删除系统 |
| 2.4 DNA等量检测模型 |
| 3 展望 |
（9）一种求解Ramsey数的DNA计算机算法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 Ramsey数 |
| 2 求解Ramsey数的DNA计算模型 |
| 3 求解Ramsey数的DNA计算机算法 |
| 3.1 DNA计算机算法思想 |
| 3.2 DNA计算机算法 |
| 3.3 求解Ramsey数中R (m, n) 的DNA计算机算法 |
| 4 编码问题对DNA计算的影响 |
| 5 DNA计算模型子运算实现 |
| 6 结语 |
（10）生物计算机时代即将来临（论文提纲范文）
| 1 生物计算机产生背景与意义 |
| 2 DNA计算与DNA计算机的基本原理 |
| 3 DNA计算机研究进展 |
| 3.1 DNA计算中模型构建研究进展 |
| 3.2 DNA计算中关于编码问题的研究进展 |
| 3.3 DNA计算中解的检测与生物操作研究进展 |
| 3.4 微流控制系统研究进展 |
| 3.5 实用化DNA计算模型的研究现状 |
| 3.6 基于DNA计算的密码学发展及现状 |
| 4 展望与建议 |
四、DNA计算法与DNA计算机（论文参考文献）
- [1]基于DNA计算模型的计算树逻辑模型检测算法研究[D]. 韩英杰. 郑州大学, 2020(02)
- [2]基于DNA和限制酶的逻辑计算模型的研究[D]. 汪改英. 厦门大学, 2019(07)
- [3]DNA计算技术的发展与应用[J]. 殷婧. 电脑知识与技术, 2017(25)
- [4]因子分解问题的DNA计算机算法研究[J]. 王喻. 中国新通信, 2017(01)
- [5]DNA计算模型的理论设计与应用研究[D]. 李艳梅. 北京理工大学, 2016(06)
- [6]基于分治的背包问题DNA计算机算法[J]. 曾毅. 电脑知识与技术, 2015(05)
- [7]基于求解Ramsey数的DNA计算机算法研究[J]. 张凡. 湖南工业职业技术学院学报, 2015(02)
- [8]DNA计算及其应用简介[J]. 王淑栋,许进,张成. 数学建模及其应用, 2014(03)
- [9]一种求解Ramsey数的DNA计算机算法[J]. 欧阳丽娜. 软件导刊, 2014(09)
- [10]生物计算机时代即将来临[J]. 许进. 中国科学院院刊, 2014(01)