网络拓扑图多级分割塌缩阶段算法改进

针对网络拓扑图上的宏观异常预警可视化显示需要,分析了当前图的多级划分算法.算法分为图塌缩、初始划分和多级优化三个阶段.在多级分割算法的图塌缩阶段,提出改进算法———KV算法和VC算法.实验验证改进后算法在运行时间、恢复时间和分割边数上均优于传统算法.改进塌缩KV算法在分割边数上平均提高了4.6%,在运行时间上提高了12%,而VC算法降低了KV算法的时间复杂度.     

基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法

针对高维多目标优化中Pareto非劣候选解所占比例很大,常用的先考虑收敛性再考虑分布性的多目标进化算法面临选择压力衰减的问题,提出一种先考虑分布性再考虑收敛性的高维多目标进化算法——基于目标空间分区的稳态高维多目标进化算法(SS-OSP).该算法先采用目标空间分区策略将种群按照权重向量分为多个子空间,在每个子空间中按照分解方法中的聚合函数选择个体;然后,考虑到常规的PBI聚合函数的罚参数在进化过程中一直保持不变的情况,提出一种自适应PBI聚合函数;最后,仿真实验结果表明所提出的算法与其他三种算法相比,具有更好的收敛性和分布性.     

面向图形处理器重叠通信与计算的数据划分方法

针对"主核心+协处理器"式异构并行系统采用数据平均划分再分批执行的方法来解决主协式处理架构的额外通信开销时未能充分利用系统资源的问题,提出了一种新的数据比例划分方法.结合系统通信带宽和图形处理器(GPU)的计算能力,将应用数据按比例划分为大小不同的数据块后分批提交给GPU处理,使系统的传输资源PCI-E总线和计算资源GPU在一段时间内并行工作,从而实现了应用通信与计算的重叠.在处理按照比例划分的数据块过程中,尽可能充分利用系统的传输资源和计算资源,以减少数据传输和计算的相互等待时间.实验结果表明,采用数据比例划分方法后的应用性能明显提高,可以有效地重叠通信与计算时间,矩阵相乘和快速傅里叶变换总执行时间比未划分时分别减少了5%和30%左右,比平均划分时分别减少了3%和6%左右.     

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的...     

完备Brouwerian格上模糊关系方程解集的一种分类

首先给出了完备Brouwerian格上模糊关系方程的解集与解矩阵之间的一个映射,并讨论了这个映射的一些性质,然后给出了方程解集(非空时)的一种分类.最后给出了完备Brouwerian格上模糊关系方程的极小解的一些性质.     

推广的马尔可夫分割定理

主要证明了推广的马尔可夫分割存在性定理,即在没有极大性的条件下,定理也是正确的.     

进程流程图的并行划分及静态调度

进程流程图在分布式环境下的最优分配是一NP难度问题。为此,本文从实用角度出发,在充分利用流程图部分性质的基础上,设计了一组完成并行横块划分及静态调度的近似算法,算法的时间复杂度为0（n~2×p）,其有效性通过一实例给予了验证。     

关于二维伊辛模型严格解中的一个问题

本文指出并改正了文献关于二维伊辛模型严格解推导中的一个错误.     

专家系统规则启发式划分和并行推理

本文提出了一个启发式规则划分办法并分析了并行规则推理的代价,设规则集合被划分为π=(π_1,π_2,…,π_k),则对于任何一个规则R_i∈π_i,在π_(i-1)中至少有某个R_i,R_i与R_i在某种代换下相关,如果串行推理对规则进行一次遍历所费时间代价为C,对于同样规则划分π进行多处理机或进程并行推理一遍遍历代价至多为C′,C′≤(k/~#R)C。其中~#R是规则集合R的基数,同时给出一个实例和推理代价的实验数据。