基于OpenMP的遗传退火算法的并行化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 OpenMP 介绍 | 第12-21页 |
| 2.1 OpenMP 编程简介 | 第12-15页 |
| 2.1.1 OpenMP 多线程发展状况 | 第12-13页 |
| 2.1.2 OpenMP 多线程编程基础 | 第13-14页 |
| 2.1.3 编译指导语句 | 第14-15页 |
| 2.1.4 运行时库函数 | 第15页 |
| 2.2 OpenMP 多线程应用程序编程技术 | 第15-18页 |
| 2.2.1 循环并行化 | 第15-17页 |
| 2.2.2 并行区域编程 | 第17-18页 |
| 2.3 线程同步 | 第18-19页 |
| 2.3.1 互斥锁机制 | 第18-19页 |
| 2.4 OpenMP 多线程应用程序性能分析 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 遗传算法及退火算法 | 第21-26页 |
| 3.1 蛋白质的结构模型 | 第21-22页 |
| 3.2 遗传算法（GA） | 第22-23页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理 | 第22-23页 |
| 3.3 模拟退火算法（SA） | 第23-25页 |
| 3.3.1 Metropolis 准则 | 第23-24页 |
| 3.3.2 算法的描述 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于OpenMP 的遗传退火算法的并行化 | 第26-34页 |
| 4.1 遗传退火算法 | 第26-28页 |
| 4.2 遗传退火算法并行模型 | 第28-31页 |
| 4.2.1 直接并行模型 | 第28-29页 |
| 4.2.2 分布式并行模型 | 第29-30页 |
| 4.2.3 交叉并行模型 | 第30-31页 |
| 4.3 并行算法 | 第31-33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 实验结果 | 第34-36页 |
| 5.1 实验环境 | 第34页 |
| 5.2 Fibonacci 蛋白质序列 | 第34-35页 |
| 5.3 实验结果对比 | 第35页 |
| 5.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第六章 结束语 | 第36-37页 |
| 6.1 工作总结 | 第36页 |
| 6.2 工作展望 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 附录Ⅰ 攻读硕士学位期间成果 | 第42-43页 |
| 大摘要 | 第43-45页 |
