一种求解最大团问题的交叉熵算法与其并行化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| ·论文背景 | 第11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文研究的意义 | 第12-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 最大团问题概述 | 第15-27页 |
| ·最大团问题一般描述 | 第15页 |
| ·最大团问题形式化描述 | 第15-16页 |
| ·最大团问题在国外的相关研究 | 第16-25页 |
| ·RLS算法 | 第17-18页 |
| ·KLS-MCP算法 | 第18-20页 |
| ·DLS算法 | 第20-21页 |
| ·DAGS算法 | 第21-22页 |
| ·QUALEX-MS算法 | 第22-23页 |
| ·ACO算法 | 第23-24页 |
| ·GLS算法 | 第24-25页 |
| ·EDA/G算法 | 第25页 |
| ·最大团问题在国内的相关研究 | 第25-26页 |
| ·求解图的最大团的一种算法 | 第25页 |
| ·一种借助邻接矩阵求任意图最大团的方法 | 第25页 |
| ·DNA计算中的基因算法:求解最大团的一种方法 | 第25-26页 |
| ·采用MEC求解最大团问题 | 第26页 |
| ·基于遗传算法的近似最大连通分量的抽取算法 | 第26页 |
| ·基于离散粒子群算法的近似最大连通分量抽取 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 交叉熵方法概述 | 第27-33页 |
| ·交叉熵算法原理 | 第27-30页 |
| ·交叉熵算法在组合优化问题中的应用 | 第30-31页 |
| ·交叉熵算法的应用研究 | 第31-32页 |
| ·用于组合优化和连续优化问题的交叉熵算法 | 第31页 |
| ·用于组合优化问题的交叉熵算法 | 第31页 |
| ·交叉熵算法 | 第31-32页 |
| ·一种用于估计通信网缓冲溢出问题的快速交叉熵算法 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 求解最大团问题的交叉熵方法 | 第33-45页 |
| ·最大图问题求解分析 | 第33-36页 |
| ·产生集团的方法 | 第34-35页 |
| ·参数更新方法 | 第35-36页 |
| ·求解最大团问题的交叉熵算法 | 第36-39页 |
| ·算法的运行分析及改进 | 第39-44页 |
| ·算法验证 | 第39-40页 |
| ·算法求解的适应度地形分析 | 第40-43页 |
| ·改进策略 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 求解最大团问题的并行交叉熵算法 | 第45-57页 |
| ·并行元启发概述 | 第45-48页 |
| ·并行计算的目标 | 第46页 |
| ·平行计算平台 | 第46-48页 |
| ·交叉熵算法的并行研究 | 第48-49页 |
| ·基于OpenMP的并行算法 | 第49-51页 |
| ·算法的实现 | 第50-51页 |
| ·基于领导策略的并行算法 | 第51-54页 |
| ·任务分配 | 第51-52页 |
| ·决策行为 | 第52页 |
| ·算法实现 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第57-67页 |
| ·改进措施的影响 | 第57-58页 |
| ·局部扰动对算法的影响 | 第58页 |
| ·串行算法的求解结果 | 第58-61页 |
| ·并行算法的试验结果与评价 | 第61-64页 |
| ·基于OpenMP的并行算法实验结果 | 第61-62页 |
| ·基于MPI的并行计算结果 | 第62-64页 |
| ·并行算法之间的对比 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第七章 总结 | 第67-69页 |
| ·已完成工作总结 | 第67-68页 |
| ·今后的研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-77页 |
| 发表文章目录 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 代码说明及代码片段 | 第81-82页 |
