并行蚁群算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·最优化问题 | 第11-13页 |
| ·定义 | 第11-12页 |
| ·旅行商问题 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 蚁群优化算法与并行计算概述 | 第14-28页 |
| ·蚁群优化算法概述 | 第14-23页 |
| ·起源与发展 | 第14-15页 |
| ·元启发式算法 | 第15页 |
| ·蚂蚁系统 | 第15-16页 |
| ·蚁群优化算法流程 | 第16-19页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第19-22页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第22-23页 |
| ·并行计算概述 | 第23-28页 |
| ·并行计算机 | 第23页 |
| ·并行算法 | 第23-24页 |
| ·并行算法评价 | 第24-25页 |
| ·并行编程的语言 | 第25-26页 |
| ·MPI | 第26-28页 |
| 第3章 并行蚁群算法 | 第28-32页 |
| ·蚁群算法并行化的可行性与必要性 | 第28页 |
| ·并行蚁群算法基本思想 | 第28-29页 |
| ·并行策略 | 第29-30页 |
| ·机群系统下并行策略的选择 | 第30-32页 |
| ·子蚁群间的通信内容 | 第30-31页 |
| ·子蚁群间的通信周期 | 第31-32页 |
| 第4章 基于并行蚁群算法的火力分配优化 | 第32-45页 |
| ·火力分配问题的数学模型 | 第32-33页 |
| ·分配策略 | 第33-34页 |
| ·算法设计 | 第34-38页 |
| ·算法设计基本思想 | 第34-35页 |
| ·解的构建 | 第35页 |
| ·序偶选择规则 | 第35-36页 |
| ·信息素更新规则 | 第36页 |
| ·算法的并行策略 | 第36-37页 |
| ·算法框架 | 第37-38页 |
| ·算法实现中的一些技术问题 | 第38-41页 |
| ·序偶选择规则的实现 | 第38-39页 |
| ·大型矩阵的实现 | 第39-41页 |
| ·仿真实验 | 第41-44页 |
| ·软硬件环境 | 第41页 |
| ·算法参数设置 | 第41页 |
| ·测试数据 | 第41页 |
| ·仿真实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·算法应用前景 | 第44-45页 |
| 第5章 并行蚁群算法参数设置研究 | 第45-56页 |
| ·蚂蚁个数对算法的影响 | 第45-47页 |
| ·参数q0对算法的影响 | 第47-49页 |
| ·参数β对算法的影响 | 第49-51页 |
| ·参数ρ对算法的影响 | 第51-53页 |
| ·参数γ对算法的影响 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56页 |
| ·未来展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第63页 |
