| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1 我国铁矿石国内产区和需求区域 | 第11-12页 |
| 1.1.2 我国铁矿石贸易情况 | 第12-13页 |
| 1.1.3 我国铁矿石进口国家在世界的分布 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2.1 合理配置运输线路的意义 | 第14-15页 |
| 1.2.2 研究铁矿运输路线优化的意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3.1 关于货物运输路线优化问题的研究 | 第16-17页 |
| 1.3.2 并行环境的研究 | 第17-18页 |
| 1.3.3 蚁群算法的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 论文主要内容和解决的关键问题 | 第19-21页 |
| 1.4.1 论文的主要内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 解决的关键问题 | 第20-21页 |
| 1.5 本文采取的研究方法和技术路线 | 第21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 并行环境和蚁群算法 | 第23-47页 |
| 2.1 并行环境 | 第23-26页 |
| 2.1.1 多核处理器体系结构 | 第23-25页 |
| 2.1.2 多核处理器技术的优势 | 第25-26页 |
| 2.2 多核处理器发展的关键技术 | 第26-27页 |
| 2.2.1 核心结构异构和同构的选择 | 第26页 |
| 2.2.2 核间通信技术 | 第26-27页 |
| 2.2.3 存储结构设计 | 第27页 |
| 2.2.4 多核操作系统设计 | 第27页 |
| 2.3 多核并行技术 | 第27-29页 |
| 2.3.1 多核处理器的并行计算概念 | 第27-28页 |
| 2.3.2 多核处理器的多核并行性 | 第28-29页 |
| 2.4 基于多核处理器的MPI并行平台搭建 | 第29-35页 |
| 2.4.1 安装MPI的SDK——MPICH2 | 第29-30页 |
| 2.4.2 新建用户密码 | 第30页 |
| 2.4.3 注册 | 第30-31页 |
| 2.4.4 测试mpich2 | 第31页 |
| 2.4.5 vc++6中的设置 | 第31-32页 |
| 2.4.6 测试程序 | 第32-35页 |
| 2.5 蚁群算法 | 第35-46页 |
| 2.5.1 蚁群算法的基本原理 | 第35-41页 |
| 2.5.2 蚁群算法的模型 | 第41-42页 |
| 2.5.3 蚁群算法与混沌理论混合 | 第42-43页 |
| 2.5.4 蚁群算法与遗传算法混合 | 第43-44页 |
| 2.5.5 蚁群算法与粒子群算法混合 | 第44-46页 |
| 2.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 铁矿石调配运输路线优化模型的建立 | 第47-57页 |
| 3.1 铁矿石运输路线优化模型概述 | 第47-49页 |
| 3.2 铁矿石运输路线优化模型的建立 | 第49-53页 |
| 3.3 模型求解 | 第53-54页 |
| 3.4 算法的复杂性 | 第54-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 铁矿石运输路线优化模型求解过程 | 第57-69页 |
| 4.1 蚁群算法编写硬软件基础 | 第57-61页 |
| 4.1.1 并行环境硬件设置 | 第57-58页 |
| 4.1.2 并行环境的软件配置 | 第58-59页 |
| 4.1.3 MPIGH与编译环境的整合 | 第59页 |
| 4.1.4 用guiMPIRun运行并行程序 | 第59-60页 |
| 4.1.5 用MPI编写蚁群算法求解模型程序思想 | 第60-61页 |
| 4.2 基于铁矿石运输路线优化的并行蚁群算法的改进 | 第61-63页 |
| 4.3 蚁群算法解铁矿石运输路模型的主进程工作情况 | 第63-65页 |
| 4.4 蚁群算法解铁矿石运输路模型的子进程的工作情况 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 实验结果分析与结论 | 第69-73页 |
| 5.1 实验测试 | 第69-70页 |
| 5.2 仿真实验结果与分析 | 第70-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 研究生期间学术成果 | 第81页 |
