| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第11-13页 |
| 1.3 本文组织 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 国内外研究现状 | 第15-24页 |
| 2.1 序列相似性比对概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 序列模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 相似性衡量标准 | 第16-18页 |
| 2.2 生物序列相似性搜索算法 | 第18-19页 |
| 2.3 经典的双序列比对算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 Needleman-Wunsch算法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 Hirschberg算法 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于蚁群算法的双序列比对问题研究 | 第24-33页 |
| 3.1 蚁群算法概述 | 第24-29页 |
| 3.1.1 基于蚁群算法的双序列比对模型 | 第24页 |
| 3.1.2 状态转移矩阵 | 第24-25页 |
| 3.1.3 状态转移规则 | 第25-26页 |
| 3.1.4 信息素更新策略 | 第26-27页 |
| 3.1.5 求解步骤 | 第27-29页 |
| 3.2 状态转移规则优化 | 第29-31页 |
| 3.3 比对得分映射规则优化 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于蚁群算法的双序列比对问题并行化研究 | 第33-46页 |
| 4.1 串行算法速度瓶颈分析 | 第33-34页 |
| 4.2 基于消息通信模型的并行化 | 第34-39页 |
| 4.2.1 可并行性分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 并行策略 | 第35-39页 |
| 4.2.3 并行策略分析 | 第39页 |
| 4.3 基于共享存储模型的并行化 | 第39-44页 |
| 4.3.1 可并行性分析 | 第39-40页 |
| 4.3.2 搜索比对路径并行策略 | 第40-41页 |
| 4.3.3 信息素更新并行策略 | 第41-42页 |
| 4.3.4 基于共享内存模型的总体并行框架 | 第42-44页 |
| 4.3.5 并行策略分析 | 第44页 |
| 4.4 混合并行化策略 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于蚁群算法的生物序列相似性搜索问题研究 | 第46-56页 |
| 5.1 ISA-ACO算法适用性分析 | 第46页 |
| 5.2 基于ISA-ACO算法的序列相似性搜索模型 | 第46-50页 |
| 5.2.1 问题建模 | 第46-47页 |
| 5.2.2 筛选规则 | 第47-48页 |
| 5.2.3 求解步骤 | 第48-50页 |
| 5.3 基于ISA-ACO算法的序列相似性搜索并行化研究 | 第50-55页 |
| 5.3.1 两种并行方案概述 | 第50页 |
| 5.3.2 并行搜索-串行比对策略模型 | 第50-51页 |
| 5.3.3 负载均衡的并行搜索-串行比对策略 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 实验与分析 | 第56-75页 |
| 6.1 实验内容 | 第56页 |
| 6.2 实验环境 | 第56页 |
| 6.3 测试数据 | 第56页 |
| 6.4 实验参数 | 第56-57页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第57-74页 |
| 6.5.1 ISA-ACO算法串行实验 | 第58-63页 |
| 6.5.2 ISA-ACO算法基于MPI并行化实验 | 第63-66页 |
| 6.5.3 ISA-ACO算法基于OpenMP并行实验 | 第66-70页 |
| 6.5.4 ISA-ACO算法基于MPI和OpenMP的混合并行实验 | 第70-71页 |
| 6.5.5 ISA-ACO算法并行搜索的负载均衡实验 | 第71-74页 |
| 6.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 总结与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |
