| 中文摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 并行多目标进化算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 多目标进化算法概况 | 第16-27页 |
| 2.1 多目标进化算法简介 | 第16-19页 |
| 2.1.1 多目标优化问题的常用定义 | 第16-17页 |
| 2.1.2 多目标进化算法的历史 | 第17-19页 |
| 2.2 主流多目标进化算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 NSGA-II算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 MOEA/D算法 | 第21-23页 |
| 2.3 多目标进化算法的评价指标和测试函数 | 第23-26页 |
| 2.3.1 多目标进化算法的评价指标 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多目标进化算法的测试函数 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 并行编程概况 | 第27-35页 |
| 3.1 MPI介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 OpenMP介绍 | 第28-30页 |
| 3.3 MPI+OpenMP的混合模型介绍 | 第30-31页 |
| 3.4 常用并行多目标进化算法介绍 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于局部种群的二目标并行MOEA/D算法 | 第35-57页 |
| 4.1 无重叠局部种群无迁移并行方案 | 第35-38页 |
| 4.1.1 基于OpenMP的并行方案 | 第35-36页 |
| 4.1.2 基于MPI的并行方案 | 第36-37页 |
| 4.1.3 基于MPI+OpenMP的并行方案 | 第37-38页 |
| 4.2 带重叠局部种群无迁移并行方案 | 第38-39页 |
| 4.3 带重叠局部种群异步迁移并行方案 | 第39-42页 |
| 4.4 实验结果对比分析 | 第42-55页 |
| 4.4.1 无重叠局部种群无迁移并行方案实验结果 | 第42-52页 |
| 4.4.2 带重叠局部种群无迁移并行方案实验结果 | 第52-53页 |
| 4.4.3 带重叠局部种群异步迁移并行方案实验结果 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于全局种群的通用并行MOEA/D算法 | 第57-67页 |
| 5.1 全局种群整体进化无迁移并行方案 | 第57-58页 |
| 5.2 全局种群分区进化无迁移并行方案 | 第58-59页 |
| 5.3 全局种群分区进化异步迁移并行方案 | 第59-60页 |
| 5.4 实验结果对比分析 | 第60-65页 |
| 5.4.1 全局种群整体进化无迁移并行方案实验结果 | 第60-62页 |
| 5.4.2 全局种群分区进化无迁移并行方案实验结果 | 第62-63页 |
| 5.4.3 全局种群分区进化异步迁移并行方案实验结果 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 并行MOEA/D算法在传感器网络布局中的应用 | 第67-72页 |
| 6.1 无线传感器网络布局问题 | 第67-69页 |
| 6.1.1 无线传感器网络的基本原理 | 第67-68页 |
| 6.1.2 无线传感器能耗与节点数评估函数 | 第68页 |
| 6.1.3 无线传感器网络覆盖率的计算 | 第68-69页 |
| 6.2 并行分解型多目标进化算法应用到传感器网络布局中 | 第69-70页 |
| 6.3 实验结果 | 第70-71页 |
| 6.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 全文总结 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-81页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |
