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基于Hadoop的遗传算法在TSP中的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 国内研究现状第11-12页
        1.2.2 国外研究现状第12-14页
    1.3 研究目的和意义第14-15页
    1.4 研究内容和研究思路第15-17页
第2章 Hadoop大数据平台第17-28页
    2.1 Hadoop大数据平台背景第17-19页
        2.1.1 Hadoop大数据平台的产生背景第17-18页
        2.1.2 Hadoop大数据平台生态圈第18-19页
    2.2 Hadoop核心组件及其文件系统第19-22页
        2.2.1 核心组件第19-20页
        2.2.2 文件式存储系统hdfs及实现机制第20-21页
        2.2.3 MapReduce分析计算框架第21-22页
    2.3 E-MapReduce大数据分析计算平台第22-26页
        2.3.1 E-MapReduce概述第23-24页
        2.3.2 E-MapReduce架构组成第24-25页
        2.3.3 E-MapReduce优势第25-26页
    2.4 本章小结第26-28页
第3章 传统遗传算法及TSP问题模型分析第28-38页
    3.1 遗传算法第28-32页
        3.1.1 遗传算法简介第28页
        3.1.2 遗传算法的发展历史第28-29页
        3.1.3 遗传算法的特点第29页
        3.1.4 遗传算法的运算过程第29-32页
    3.2 TSP问题及其传统求解模型分析第32-36页
        3.2.1 TSP问题简介第33页
        3.2.2 TSP问题的传统求解思想第33-35页
        3.2.3 TSP问题的智能优化算法求解思想第35-36页
    3.3 本章小结第36-38页
第4章 基于Hadoop的混合并行遗传算法模型构建第38-51页
    4.1 基于Hadoop的并行遗传算法实现依据第38-39页
        4.1.1 个体适应度计算的并行性第38页
        4.1.2 整个群体中各个个体适应度评价的并行性第38-39页
        4.1.3 子代群体产生过程的并行性第39页
        4.1.4 基于群体分组的并行性第39页
    4.2 传统并行遗传算法实现模型第39-42页
        4.2.1 全局PGA模型第40页
        4.2.2 粗粒度PGA模型第40-42页
        4.2.3 细粒度PGA模型第42页
        4.2.4 混合PGA模型第42页
    4.3 基于Hadoop的并行遗传算法实现模型第42-50页
        4.3.1 混合并行遗传算法求解模型第43-45页
        4.3.2 混合并行遗传算法在Hadoop平台中的实现第45-49页
        4.3.3 混合并行遗传算法的优越性第49-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第5章 TSP问题下的模型验证第51-68页
    5.1 TSP问题传统遗传算法求解模型第51-54页
    5.2 Hadoop下HPGA求解TSP问题的数据平台设计第54-55页
        5.2.1 基础硬件设施设计第54-55页
        5.2.2 基于E-MapReduce的基础软件设施设计第55页
    5.3 Hadoop下HPGA求解TSP问题模型设计第55-63页
        5.3.1 初始总群与编码设计第56页
        5.3.2 求解TSP问题的遗传算子设计第56-59页
        5.3.3 求解TSP问题第一层算法模型设计第59-61页
        5.3.4 求解TSP问题第二层算法模型设计第61-63页
    5.4 算法测试与分析第63-67页
        5.4.1 第一层HPGA算法模型试验结果第63-64页
        5.4.2 第二层HPGA算法模型试验结果第64-65页
        5.4.3 基于Hadoop的HPGA试验结果分析第65-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第6章 结论与展望第68-70页
    6.1 总结第68-69页
    6.2 展望第69页
    6.3 不足之处第69-70页
参考文献第70-74页
攻读学位期间公开发表论文第74-75页
致谢第75页

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