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一种基于MapReduce模型的并行化TSP算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 背景及意义第10-11页
        1.1.1 TSP问题背景第10页
        1.1.2 研究TSP问题的意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-12页
        1.2.1 TSP问题的发展阶段第11-12页
        1.2.2 TSP问题的已有的研究成果第12页
    1.3 研究内容第12-13页
    1.4 组织结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 TSP问题及MapReduce模型介绍第15-24页
    2.1 TSP问题定义第15-16页
        2.1.1 TSP问题的描述第15页
        2.1.2 TSP问题的数学模型第15-16页
    2.2 TSP问题已有解决方法概述第16-21页
        2.2.1 TSP问题精确解决算法第16-17页
        2.2.2 TSP问题近似算法第17-21页
    2.3 Hadoop平台及MapReduce模型简介第21-23页
        2.3.1 Hadoop平台介绍第21-22页
        2.3.2 MapReduce模型简介第22-23页
    2.4 本章小节第23-24页
第三章 基于MapReduce模型求解MST算法第24-32页
    3.1 最小生成树MST定义及基本算法第24-26页
        3.1.1 最小生成树MST定义第24页
        3.1.2 求解MST基本算法第24-26页
    3.2 基于MapReduce模型的MST算法第26-31页
        3.2.1 算法概述第26页
        3.2.2 算法设计及流程图第26-27页
        3.2.3 算法核心代码及时间复杂度分析第27-31页
    3.3 初始环路生成第31页
        3.3.1 Christofides算法概述及初始环路的生成第31页
    3.4 本章小结第31-32页
第四章 基于MapReduce模型实现K-OPT算法第32-38页
    4.1 K-OPT算法及基本应用第32-33页
        4.1.1 K-OPT算法概述第32页
        4.1.2 K-OPT算法在LKH算法中的应用第32-33页
    4.2 基于MapReduce模型实现K-OPT算法第33-37页
        4.2.1 算法概述第33页
        4.2.2 算法设计及流程图第33-35页
        4.2.3 算法核心代码及时间复杂度分析第35-37页
    4.3 本章小结第37-38页
第五章 TSP优化路径和模型统计分析第38-59页
    5.1 完全图的TSP随机路径第38-42页
        5.1.1 完全图的TSP随机路径算法概述第38-41页
        5.1.2 基于MapReduce模型生成完全图的TSP随机路径第41-42页
    5.2 穷举完全图的所有TSP路径第42-46页
    5.3 TSP路径模型的统计分析第46-58页
        5.3.1 广义Beta分布作为随机TSP问题的概率密度函数第48-49页
        5.3.2 TSPLIB实例服从广义Beta分布的概率密度函数第49-50页
        5.3.3 基于Christofides算法的截取广义Beta概率分布(Truncated GeneralizedBeta Distribution)第50-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第六章 算法性能评估与测试第59-73页
    6.1 实验环境及配置第59页
        6.1.1 实验硬件环境第59页
        6.1.2 实验软件环境第59页
    6.2 实验结果展示及分析第59-72页
        6.2.1 基于MapReduce模型生成最小生成树算法测试及分析第60-64页
        6.2.2 基于MapReduce模型K-OPT算法测试及分析第64-67页
        6.2.3 TSP优化路径特征的统计分析测试及分析第67-72页
    6.3 本章小结第72-73页
第七章 总结与展望第73-75页
    7.1 本文总结第73-74页
    7.2 存在的问题与不足第74页
    7.3 未来工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-78页
攻读硕士期间取得的研究成果第78-79页

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