遗传算法求解TSP问题的研究与改进
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 遗传算法的基本理论 | 第16-28页 |
| ·基本概念 | 第16-17页 |
| ·基本原理 | 第17页 |
| ·遗传算法的结构 | 第17-20页 |
| ·编码机制 | 第17页 |
| ·控制参数 | 第17-18页 |
| ·适应度函数 | 第18页 |
| ·遗传算子 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的运行流程 | 第20-21页 |
| ·模式定理 | 第21-24页 |
| ·遗传算法的优缺点分析 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的优点 | 第24页 |
| ·遗传算法的缺点 | 第24-25页 |
| ·遗传算法的改进与发展趋势 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 改进的遗传算法求解TSP问题 | 第28-42页 |
| ·TSP问题描述 | 第28-29页 |
| ·传统遗传算法求解TSP问题 | 第29-31页 |
| ·编码及适应度函数 | 第29页 |
| ·遗传算子 | 第29-31页 |
| ·改进的遗传算法主要操作 | 第31-36页 |
| ·编码及适应度函数 | 第31-32页 |
| ·初始化种群 | 第32-33页 |
| ·控制参数 | 第33页 |
| ·遗传算子 | 第33-36页 |
| ·改进的遗传算法主程序 | 第36-37页 |
| ·算法的实现与实验结果分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 并行遗传算法 | 第42-54页 |
| ·并行计算和并行计算模型 | 第42-44页 |
| ·共享存储模型 | 第42-43页 |
| ·消息传递模型 | 第43-44页 |
| ·并行遗传算法的类型 | 第44-49页 |
| ·主从式并行遗传算法 | 第44-46页 |
| ·粗粒度并行遗传算法 | 第46-48页 |
| ·细粒度并行遗传算法 | 第48-49页 |
| ·并行遗传算法的性能分析与评价 | 第49-52页 |
| ·遗传代数和种群规模 | 第49-50页 |
| ·迁移率与迁移周期 | 第50页 |
| ·性能评价 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 基于MPI的并行遗传算法求解TSP问题 | 第54-64页 |
| ·工作站机群 | 第54页 |
| ·MPI消息传递接口 | 第54-56页 |
| ·程序结构 | 第56-58页 |
| ·基于MPI的并行遗传算法的实现 | 第58-60页 |
| ·主进程的工作流程 | 第58-59页 |
| ·从进程的工作流程 | 第59-60页 |
| ·算法说明 | 第60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72页 |
