价值敏感设计方法探析

价值敏感设计是一种基于人类价值原则与行为方式的技术设计方法。就其实践场域而言,价值敏感设计从计算机系统设计扩展至信息技术及其衍生领域,最终将应用于"会聚技术"的设计研发中。作为一种设计方法,价值敏感设计拥有前摄、互动、迭代和关涉利益相关者等显著特质。鉴于价值敏感设计以新兴技术为践行对象,其理论体系的建构是在技术设计案例中完成的。     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

基于Kriging模型的多点加点准则和并行代理优化算法

针对并行仿真环境下复杂工程系统的优化设计问题,提出一种基于Kriging模型、多目标策略和聚类方法的并行代理优化算法.该算法的多点加点准则,以同时优化期望改进准则和可行性概率准则为目标,首先生成兼具目标响应改进和可行域边界刻画功能的备选试验点集;再利用聚类方法从备选点集中选取多个有代表性的新试验点.通过两个数值算例和一个工程算例,将所提并行优化算法与已有算法做比较,结果表明所提算法具有更高的优化精度、效率和稳健性.     

基于改进狼群算法的移动机器人路径规划

为了获取机器人全局最优路径,文章提出一种基于改进的狼群算法移动机器人路径规划。首先运用栅格法对机器人环境进行建模;然后提出一种改进的狼群算法,该算法提出并行游走机制,进一步提高探狼的局部搜索能力;构建智能奔袭行为,提高猛狼自适应调节能力;提出向心围攻策略,使得算法收敛到全局最优。6类测试函数的仿真结果表明,改进的算法在局部搜索能力和自适应调节能力更强、收敛精度更高、收敛速度更快。移动机器人路径规划的仿真实验所涉及到的参数较多,文章利用Taguchi方法的三因素三水平正交试验法选取了最佳的参数组合。最后将改进的狼群算法和狼群算法都进行路径规划的仿真实验,结果表明,改进的算法在解决机器人路径规划问题上更有效。     

MADDPG算法并行优先经验回放机制

多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。     

遗传算法解TSP问题的并行实现

遗传算法是一种概率搜索算法,其本身固有并行性。目前,人们正不断地致力于把遗传算法应用于各种并行机器上。在基于工作站机群技术上,构架了一种粗粒度并行遗传算法,并在MPI并行环境下,用4台PC机测试了一个解决TSP问题的粗粒度并行遗传算法。该并行遗传算法可以更好的保护优秀个体从而提高遗传算法的收敛性。     

基于InfiniBand的集群分布式并行绘制系统设计

为解决 sort-first型并行绘制负载不均衡和网络拥塞问题,在研究原有体系结构的基础上,提出了一种基于InfiniBand高速网络的PC集群分布式并行图形绘制解决方案。增加了显示节点负责场景显示。使用一种改进型的基于绘制历史的动态负载均衡算法解决了负载不平衡问题;利用InfiniBand消息传输机制开发了同步控制策略,有效地实现了帧同步。实验结果表明,该方案在保存场景一致完整性的基础上,与传统体系结构相比,显著地提高了系统帧率,降低网络通讯消耗。     

基于内存地址映射的并行交织器的改进算法

为了使具有高吞吐量特性的并行Turbo码译码得到应用,提出了并行无冲突交织器的数学模型,并由它得到一种改进的内存地址映射(IMM)方案,此方案能快捷高效地将传统的交织器变为并行交织器。仿真结果表明,相比传统的内存地址映射(MM)方案和优化的内存地址映射(OPMM)方案,IMM方案更加快速高效。在执行效率方面,IMM的效率比MM和OPMM分别提高了约96%和16%;在延时方面,IMM的延时比MM和OPMM分别降低至1/129和1/10。     

并行极限学习机在洪水预测中的应用研究

研究洪水预测的神经网络模型,要求模型保证一定的运行效率和准确度。文中应用并行极限学习机建立的洪水预测模型预报精度达到应用水平,可以用于渭河和汉江流域的洪水预报。并行极限学习机兼有极限学习机和并行计算的优点,不需要反复迭代调整隐层节点,通过训练后即可进行预测,运行效率高,预报效果较好,具有一定的实用价值。     

基于关键链和混合优化算法的舰船多项目并行建造进度管理方法

针对舰船多资源约束、多项目并行建造条件下进度优化与管理能力的不足,提出了一套进度管理方法。首先,基于关键链理论给出了多资源约束下舰船多项目并行建造进度管理步骤。其次,构建了舰船多项目并行建造进度优化模型,可实现在优化并行项目总工期的过程中通过合理分配各种资源获取最佳项目实施组合。最后,设计了适合于舰船建造等大型复杂工程项目求解的混合优化算法,并通过算例验证了方法的实用性。