| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·并行优化算法 | 第13-14页 |
| ·本论文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 RNA 相关理论 | 第15-21页 |
| ·RNA 生物学概论 | 第15页 |
| ·RNA 的分类 | 第15-17页 |
| ·RNA 二级结构 | 第17-20页 |
| ·RNA 二级结构的基本单元 | 第18-19页 |
| ·假结 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 计算智能在 RNA 二级结构预测中的应用 | 第21-31页 |
| ·遗传算法 | 第21-23页 |
| ·标准 GA | 第21-22页 |
| ·实数编码的 GA | 第22-23页 |
| ·并行 GA | 第23页 |
| ·模拟退火算法 | 第23-24页 |
| ·群智能优化算法 | 第24-26页 |
| ·PSO | 第24-25页 |
| ·ACO | 第25-26页 |
| ·其它 SI 算法 | 第26页 |
| ·启发式搜索算法 | 第26-30页 |
| ·贪婪算法 | 第26-27页 |
| ·Hotknots 算法 | 第27-28页 |
| ·Flexstem 算法 | 第28页 |
| ·stemFind 算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 RNA 二级结构预测的蛙跳算法 | 第31-45页 |
| ·混合蛙跳算法的基础理论 | 第31-36页 |
| ·SFLA 的参数设置 | 第32页 |
| ·SFLA 算法的基本流程 | 第32-34页 |
| ·SFLA 的研究现状 | 第34-35页 |
| ·SFLA 的展望 | 第35-36页 |
| ·预测 RNA 二级结构的改进 SFLA | 第36-40页 |
| ·DSFLA | 第36-38页 |
| ·加入免疫记忆算子和随机扰动算子的改进算法 | 第38-40页 |
| ·仿真结果与分析 | 第40-44页 |
| ·测试序列及目标函数 | 第40-41页 |
| ·参数设置 | 第41页 |
| ·仿真实验与结果 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于 OpenMP 的并行离散蛙跳算法 | 第45-62页 |
| ·并行计算机 | 第45-48页 |
| ·并行算法设计 | 第48-53页 |
| ·并行算法分类 | 第48-49页 |
| ·并行计算模型 | 第49-50页 |
| ·并行算法设计方法 | 第50页 |
| ·并行算法实现 | 第50-52页 |
| ·并行算法评价指标 | 第52-53页 |
| ·OpenMP | 第53-55页 |
| ·OpenMP 概述 | 第53-55页 |
| ·OpenMP 编程模型 | 第55页 |
| ·基于 OpenMP 的 RNA 二级结构并行离散蛙跳算法的实现 | 第55-61页 |
| ·基于多种群的并行 DSFLA 算法 | 第55-57页 |
| ·仿真实验及结果 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间主要的研究成果 | 第69页 |