并行思维进化计算的实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1 引言 | 第8页 |
| 2 本文的主要内容 | 第8-9页 |
| 3 思维进化计算的研究进展 | 第9-12页 |
| 第二章 进化计算概述 | 第12-28页 |
| 1 进化计算的发展史 | 第12-13页 |
| 2 遗传算法 | 第13-25页 |
| (1) 基本原理 | 第15-19页 |
| (2) 遗传算法中的理论问题 | 第19-22页 |
| (3) 遗传算法中的求解工具 | 第22-24页 |
| (4) GA的应用与研究现状 | 第24-25页 |
| 3 进化策略 | 第25-26页 |
| 4 进化规划 | 第26-27页 |
| 5 遗传程序设计 | 第27-28页 |
| 第三章 并行遗传算法概述 | 第28-36页 |
| 1 遗传算法固有的并行性 | 第28页 |
| 2 并行遗传算法的分类 | 第28-34页 |
| (1) 全局并行遗传算法 | 第29-30页 |
| (2) 粗粒度并行遗传算法 | 第30-32页 |
| (3) 细粒度并行遗传算法 | 第32-33页 |
| (4) 混合并行遗传算法 | 第33-34页 |
| 3 并行遗传算法的性能与参数选取关系 | 第34-36页 |
| 第四章 思维进化计算 | 第36-48页 |
| 1 思维进化计算的提出 | 第36-37页 |
| 2 MEC的基本框架 | 第37-42页 |
| (1) MEC的系统结构和基本知识 | 第37-39页 |
| (2) MEC中的两个重要操作 | 第39-40页 |
| (3) MEC的算法描述 | 第40-42页 |
| (4) MEC的特点 | 第42页 |
| 3 三个基本机制 | 第42-44页 |
| 4 MEC的研究成果 | 第44-48页 |
| (1) 收敛性证明 | 第44页 |
| (2) MEC用于非数值优化问题 | 第44页 |
| (3) 采用MEC求解多目标优化问题 | 第44-45页 |
| (4) 并行MEC的研究 | 第45页 |
| (5) MEC的应用研究 | 第45-48页 |
| 第五章 并行程序设计基础 | 第48-56页 |
| 1 并行计算机的分类 | 第48-49页 |
| 2 并行编程模型 | 第49-50页 |
| 3 并行语言 | 第50页 |
| 4 MPI简介 | 第50-56页 |
| (1) 什么是MPI | 第51页 |
| (2) 目前主要的MPI实现 | 第51页 |
| (3) 几个常用的MPI调用接口 | 第51-53页 |
| (4) 一个简单的发送和接收的例子 | 第53-56页 |
| 第六章 并行思维进化计算 | 第56-70页 |
| 1 PMEC的提出 | 第56-57页 |
| 2 PMEC的框架 | 第57-58页 |
| 3 PMEC的算法描述 | 第58-60页 |
| 4 实验 | 第60-65页 |
| (1) 实验环境 | 第60页 |
| (2) 测试函数 | 第60-63页 |
| (3) 评价指标 | 第63页 |
| (4) 实验结果 | 第63-65页 |
| 5 实现中遇到的问题及其解决办法 | 第65-69页 |
| 6 结论 | 第69-70页 |
| 第七章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-80页 |
| 附录 MEC中英文术语对照表 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 在学期间发表的论文 | 第84页 |
