| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| ·生物信息学 | 第10-14页 |
| ·DNA | 第10-12页 |
| ·蛋白质 | 第12-13页 |
| ·RNA | 第13-14页 |
| ·蛋白质合成 | 第14页 |
| ·生物序列比对 | 第14-15页 |
| ·本文的主要贡献 | 第15-16页 |
| ·论文组织 | 第16-18页 |
| 第二章 序列比对 | 第18-26页 |
| ·双序列比对 | 第18-21页 |
| ·问题描述 | 第19-20页 |
| ·研究回顾 | 第20-21页 |
| ·多序列比对 | 第21-24页 |
| ·问题描述 | 第21-23页 |
| ·研究回顾 | 第23-24页 |
| ·Needleman and Wunsch 算法 | 第24-26页 |
| 第三章 可重构的流水光总线模型LARPBS | 第26-33页 |
| ·LARPBS 介绍 | 第26-29页 |
| ·脉冲吻合寻址技术 | 第29页 |
| ·基本操作 | 第29-33页 |
| 第四章 蚁群算法 | 第33-40页 |
| ·基本原理 | 第33-38页 |
| ·蚂蚁觅食的现象 | 第33-34页 |
| ·人工蚁群 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的基本模型 | 第36-38页 |
| ·蚁群算法的参数选择 | 第38页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第38-40页 |
| 第五章 LARPBS 上的快速可扩放的序列比较算法 | 第40-53页 |
| ·LARPBS 上基于求最大值操作的前缀算法 | 第40-45页 |
| ·算法思路 | 第40-42页 |
| ·算法描述 | 第42-44页 |
| ·算法分析 | 第44页 |
| ·处理机数为p 的情况 | 第44-45页 |
| ·LARPBS 上序列比对的并行算法 | 第45-51页 |
| ·基本思路 | 第45-47页 |
| ·算法描述 | 第47-49页 |
| ·算法分析 | 第49页 |
| ·处理机数为p（1≤p≤n）的情况 | 第49-51页 |
| ·可扩放性分析 | 第51页 |
| ·总结 | 第51-53页 |
| 第六章 多重序列比对的蚁群求解算法 | 第53-62页 |
| ·基本思想 | 第53-54页 |
| ·算法的实现 | 第54-57页 |
| ·算法描述 | 第57-58页 |
| ·复杂度分析 | 第58页 |
| ·实验结果 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第60-62页 |
| 第七章 基于分治策略的多序列比对蚁群求解算法 | 第62-72页 |
| ·基本思想 | 第62-63页 |
| ·划分 | 第63-69页 |
| ·总体思路 | 第63页 |
| ·划分的定义及评价 | 第63-66页 |
| ·用遗传算法计算划分点 | 第66-68页 |
| ·用蚁群算法计算划分点 | 第68-69页 |
| ·实验结果 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| 第八章 蚁群和渐进方法相结合求解多序列比对问题 | 第72-80页 |
| ·基本概念 | 第72-73页 |
| ·用蚁群算法计算字符对比对的概率 | 第73-76页 |
| ·经过一致性更新得到后验概率 | 第76-77页 |
| ·用渐进比对方法计算多重比对 | 第77页 |
| ·ProAnt 算法描述 | 第77-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| 第九章 总结与展望 | 第80-84页 |
| ·总结 | 第80-82页 |
| ·研究展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 发表学术论文及参与科研项目 | 第92页 |