| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 控制参数方面的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 差分策略方面的研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 差分进化算法融合其他算法方面的研究改进 | 第14-15页 |
| 1.2.4 差分进化算法并行方面的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.5 多种群进化方面的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.6 双种群进化方面的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第18-19页 |
| 1.3.3 结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 Hadoop并行框架 | 第21-30页 |
| 2.1 YARN资源管理系统 | 第22-26页 |
| 2.1.1 资源管理器(ResourceManager) | 第23-24页 |
| 2.1.2 应用主程序(ApplicationMaster) | 第24页 |
| 2.1.3 资源任务管理器(NodeManager) | 第24页 |
| 2.1.4 资源抽象容器(Container) | 第24-25页 |
| 2.1.5 YARN应用程序提交 | 第25-26页 |
| 2.2 HDFS分布式文件系统 | 第26-27页 |
| 2.3 MapReduce并行计算框架 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 差分进化算法 | 第30-38页 |
| 3.1 标准差分进化算法 | 第30-34页 |
| 3.1.1 变异操作 | 第30-31页 |
| 3.1.2 交叉操作 | 第31-32页 |
| 3.1.3 选择操作 | 第32页 |
| 3.1.4 差分进化算法伪代码 | 第32-34页 |
| 3.2 双种群差分进化规划算法 | 第34-37页 |
| 3.2.1 双种群双策略进化 | 第34页 |
| 3.2.2 混沌重组划分 | 第34-35页 |
| 3.2.3 最优个体非均匀变异 | 第35-36页 |
| 3.2.4 算法操作流程 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 双种群并行协助差分进化规划算法 | 第38-54页 |
| 4.1 协助最优个体迁移模型 | 第38-39页 |
| 4.2 最优个体进化规划模型 | 第39-43页 |
| 4.2.1 柯西变异进化规划最优个体 | 第40-41页 |
| 4.2.2 高斯变异进化规划最优个体 | 第41-43页 |
| 4.3 算法串行模型 | 第43-44页 |
| 4.4 算法串行伪代码 | 第44-47页 |
| 4.5 算法并行模型 | 第47-49页 |
| 4.6 算法并行伪代码 | 第49-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 实验参数与实验数据分析 | 第54-63页 |
| 5.1 实验参数 | 第54-56页 |
| 5.1.1 改进算法收敛精度实验参数 | 第54-56页 |
| 5.1.2 改进算法并行实验参数 | 第56页 |
| 5.2 实验数据分析 | 第56-63页 |
| 5.2.1 改进算法收敛精度数据分析 | 第56-61页 |
| 5.2.2 改进算法并行性能数据分析 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
