基于MPI的分布式并行演化算法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8页 |
| ·集群计算 | 第8-10页 |
| ·MPI消息传递接口 | 第10-11页 |
| ·遗传算法 | 第11-12页 |
| ·模拟退火算法 | 第12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织 | 第13-14页 |
| 第2章 并行遗传算法 | 第14-28页 |
| ·研究现状与意义 | 第14-22页 |
| ·遗传算法固有的并行性 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的并行策略 | 第15-22页 |
| ·基于 MPI的并行遗传算法 | 第22-27页 |
| ·主从式控制网络 PGA | 第22页 |
| ·程序结构 | 第22-24页 |
| ·算法描述 | 第24-25页 |
| ·性能测试 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 并行模拟退火算法 | 第28-38页 |
| ·模拟退火算法的并行策略 | 第28-29页 |
| ·并行策略的比较 | 第29-30页 |
| ·基于 MPI的并行模拟退火算法 | 第30-37页 |
| ·并行机制及其算法框架 | 第32-33页 |
| ·关于算法的讨论 | 第33-35页 |
| ·数值实验 | 第35-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 并行模拟退火遗传算法 | 第38-53页 |
| ·模拟退火遗传的混合 | 第38-39页 |
| ·基于 MPI的并行模拟退火遗传算法 | 第39-44页 |
| ·程序结构 | 第39-41页 |
| ·任务分配 | 第41页 |
| ·通信开销 | 第41页 |
| ·数值实验 | 第41-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| ·基于小生境的混合模拟退火遗产算法的并行 | 第44-52页 |
| ·基于小生境的混和遗传退火算法的串行优化策略 | 第44-46页 |
| ·基于小生境的混和遗传退火算法的并行化思想 | 第46页 |
| ·NGSA-P算法的流程 | 第46-48页 |
| ·NGSA-P算法的流程图 | 第48页 |
| ·算法性能分析 | 第48-50页 |
| ·试验设计 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·论文工作总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录读研期间参与的科研项目和发表的论文 | 第59页 |
| 1. 硕士期间参加的科研项目 | 第59页 |
| 2. 硕士期间发表的论文 | 第59页 |
