基于CUDA的图顶点着色问题的并行遗传算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 图着色问题的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 遗传算法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 CUDA 的发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作及组织 | 第11-13页 |
| 第2章 遗传算法和 CUDA 技术简介 | 第13-24页 |
| 2.1 遗传算法的介绍 | 第13-17页 |
| 2.1.1 遗传算法的相关基本概念 | 第13-15页 |
| 2.1.2 遗传算法的基本流程 | 第15-16页 |
| 2.1.3 遗传算法的特点与应用 | 第16-17页 |
| 2.2 CUDA 并行编程介绍 | 第17-23页 |
| 2.2.1 GPU 及 CUDA 的发展与现状 | 第17-18页 |
| 2.2.2 CUDA 的存储器层次结构 | 第18-19页 |
| 2.2.3 CUDA 编程模型 | 第19-20页 |
| 2.2.4 CUDA 中的通信 | 第20-21页 |
| 2.2.5 CUDA 编程相关问题 | 第21页 |
| 2.2.6 CUDA 软件开发方法及流程 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于遗传算法的图着色问题研究 | 第24-36页 |
| 3.1 基于顶点序列的遗传算法 | 第24-30页 |
| 3.1.1 图的存储方式 | 第24-25页 |
| 3.1.2 染色体的编码 | 第25页 |
| 3.1.3 适应度函数的设计 | 第25-28页 |
| 3.1.4 个体选择的设计 | 第28页 |
| 3.1.5 个体的交叉设计 | 第28-29页 |
| 3.1.6 个体的变异设计 | 第29页 |
| 3.1.7 基于顶点序列的遗传算法 | 第29-30页 |
| 3.2 基于颜色序列的遗传算法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 图的存储方式 | 第30-31页 |
| 3.2.2 染色体的编码方式 | 第31页 |
| 3.2.3 适应度函数的设计 | 第31-33页 |
| 3.2.4 基于颜色序列的遗传算法 | 第33页 |
| 3.3 实验对比与分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于 CUDA 的图着色并行遗传算法 | 第36-53页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 图的存储方式 | 第36页 |
| 4.3 染色体的编码 | 第36-37页 |
| 4.4 并行遗传算法描述 | 第37-38页 |
| 4.5 染色体子空间的建立 | 第38页 |
| 4.6 个体的优化 | 第38-42页 |
| 4.7 适应度函数的设计 | 第42页 |
| 4.8 遗传算子的设计 | 第42-45页 |
| 4.8.1 选择算子 | 第43页 |
| 4.8.2 交叉算子 | 第43-44页 |
| 4.8.3 变异算子 | 第44-45页 |
| 4.9 个体择优 | 第45-46页 |
| 4.10 实验结果与分析 | 第46-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60-61页 |
| 大摘要 | 第61-65页 |
