分级数据无需完整排序的并行选择算法及实验

基于分组原理，设计一个无需完整排序的分组数据，从而可大大加快并行选择算法的速度，用并行Ｍｕｌｔｉｐａｓｃａｌ语言编程进行仿真实验，获得了较好的结果。     

有限次分组排序算法

本文给出一种有限次分组快速排序算法并证明该排序算法处理均匀分布数据记录,正态分布数据记录及一般概率分布数据记录的平均时间复杂性为Ｏ（Ｎ）;给出四种快速 序算法分别关于均匀分布数据记录,正态分布数据记录,均匀波浪式分布数据记录和异常分布数据记录,进行排序的实验结果,表明有限次分组排序算法具有更快的效率。     

SIMD-EREW模型上的最优并行排序算法

给出两种在SIMD－EREW计算模型上的最优并行排序算法,为了避免存储访问冲突,算法采用了基于并行归并的并行排序方法。对于长度为n的序列,在n^ε个处理单元上,算法的排序时间为O（n^1-εlbn）,成本为O（nlbn）,已达到了最优,且算法是自适应的。     

修正枢轴选取的并行排序

本文利用修正枢轴选取,给出一种适合所有基本排序算法的并行化方法,对均匀数据模型排序具有理想的并行加速及效率。     

一个最优并行选择算法

最优并行算法系指其所用时间与处理器数目之乘积等于相应串行算法之时间下界的那一类并行算法。对于求解从n个数中选取前m个或第m个最小(或最大)数的选择问题(m相似文献   

基于JBPM和角色分组的并行路由算法

JBPM在流程的推进过程中要选择相应的路径进行流转,其中并行路由是一种最为复杂的路径选择方法.但初始化路经参数时,并行路由算法节点定义复杂,需要预先定义子路径流程模板,并且逐一对XML文件节点赋值导致效率较低.针对这一问题,提出了一种基于JBPM与角色分组的并行路由算法.该算法引用角色分组的理论,通过运用角色查询单个分组的方法将并行路由分支参数初始化,生成多个并行子路径节点信息,进而将每个节点信息分组存放数据库中,对数据进行统一处理,提高初始化子路径参数的效率.改进后的算法应用到房地产OA办公系统的请假会签功能中,在实践上取得良好效果,满足业务流程灵活多变的需求.     

多处理器上（m,n）选择问题的一个并行算法

给出求解从任意给定的n个数据中选取m个最小(最大)者即(m,n)选择问题的一个并行算法(m相似文献   

关于并行优化算法的分析

对整体的并行优化算法,如：并行变量分块算法（PVD）、并行梯度分块算法（PGD）、并行变量转换算法（PVT）等进行了分析。这些算法将原最优化问题分解为一系列规模较小的且相互独立的子问题,从而用多台处理机同时对这些子问题求解,减少了工作量、缩短了计算时间。     

基于PAR方法的并行最大和算法的推导

在基于薛锦云提出的PAR（Partition-and-Recursion)方法的思想上,通过并行划分数据空间－－自然地称之为并行分划递推,给出了在PRAM和超立方互联网络模型上的并行最大和最优算法,它们的时间复杂性为O（log N)。     

多处理器系统上的并行选择算法

对于共享存储的多处理器系统,给出一种易于实现的从任意给定的n个数据中既选取前m个最小者又选取前m个最大者的并行算法(m相似文献   

基于定向突变的自适应并行免疫算法

针对克隆选择算法收敛速度较慢的问题,对算法策略进行研究,提出了一种基于定向突变的自适应并行免疫算法(APIA)。该算法采用自适应并行搜索策略,在记忆库中引入定向突变算子,增强算法的局部定向搜索能力,并改善算法早熟的问题。同时算法还改进了超变异算子,以提高其运行效率。仿真实验结果表明:该算法比克隆选择算法和传统的遗传算法有更好的寻优能力,有效地提高了收敛速度,缩短了搜索时间。     

EREW PRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法

提出EREWPRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法,通过分割待处理数据集合的方式来缩小待处理问题规模,待处理元素的规模在指数级上快速达到收敛状态,算法优于线性分割的并行多选算法,算法不会由于待处理数据集合的不均匀性而导致性能的恶化,在时间复杂度上是最优的.     

异构型无人机群体并行任务分配算法

异构型无人机(UAV)群体任务分配机制起着至关重要的作用,分析了并行任务分配的特点,以时间消耗最短为优化目标,建立了整数线性规划的任务优化分配模型。对基本遗传算法进行了改进,提出了有效降低算法复杂度的编码方案,建立了相应的适应度函数,改进了现有遗传算法的变异策略。仿真案例表明该算法具有较强的寻优能力,能够有效地完成异构型群体UAV的并行任务分配。     

并行流水车间调度问题模型与算法研究

将大型钢管企业的管加工调度问题抽象提炼为一类具有普遍意义的并行流水车间调度问题,建立了数学规划模型,并对其求解算法进行了探讨。     

按序选取的并行存储系统数据分布方式研究

针对采用轮转方式的并行存储系统在增加新存储节点后的重均衡操作中移动数据量大、资源消耗高的问题,提出了按序选取的数据分布方式.它通过多次模拟数据重均衡操作来完成并行存储系统的数据分布,从而使得系统更易于节点扩展.基于此,又提出了优化按序选取方式,这样可以通过改变数据抽取规则来提高按序选取方式的访问并行度.理论分析和模拟实验表明,采用所提方式的并行存储系统,数据重均衡操作均可达到零无效移动率,从而最大程度地减少数据的移动量,降低系统的资源耗费.     

在SIMD－EREW计算模型上的并行排序算法

本文提出一种在ＳＩＭＤ－ＥＲＥＷ计算模型上实现的并行排序算法．算法采用基数交换排序方法，在处理过程中无存贮访问冲突．对长度为ｎ的序列，算法使用不超过个处理单元，时间复杂度为Ｏ（ｕ．ｌｏｇ２ｎ），其中ｕ为不超过处理器字长的常数．该算法适合于具有较多重复元素的序列排序．