基于多核的并行模拟退火放疗计划优化加速方法

为了满足图像导引(imaging guided radiotherapy,IGRT)的实时四维适形调强逆向放疗计划在临床实施的需要,用一台HP桌面型工作站和OpenMP多线程库,试验了用多核并行计算技术实现的模拟退火逆向治疗计划快速全局优化算法,并将其应用在一个虚拟体模和4个临床病例的优化中。实验结果表明:基于多核的并行计算技术能大幅度提高逆向放疗技术的优化计算的效率;进一步选用更多核的并行计算机图像工作站,该技术可以满足目前大多数4D医学成像的临床需要。     

基于多核CPU的并行计算设计

通过多核CPU上多线程运算的效率分析,给出了相应的并行计算设计方案,并讨论了并行计算的发展趋势。     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

基于OpenMP的多核程序设计

多核技术的发展正引领软件研发发生基础性的变化。开发人员可以在代码中添加线程来利用系统所提供的多个内核,从而提升PC应用软件的功能和性能。本文介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP的模型、指令和库函数．以及Intel C＋＋编译器9．1和Microsoft Visual Studio2005等对OpenMP的支持;着重探讨了二雏离散快速傅里叶变换并行算法的设计、实现与优化技术;展望了高性能并行计算软构件库的开发前景。     

基于OpenMP的多核系统并行程序设计方法研究

随着多核处理器被广泛的应用于桌面系统,如何充分利用多核处理器的计算能力,挖掘应用程序的并行性,以充分发挥多核系统的强大计算能力,成为近几年国内外计算机领域研究的热点,多核系统并行程序设计也成为所有专业软件开发人员必须了解和掌握的一项技术.本文阐述了一种以OpenMP为基础的多核并行程序设计方法,研究并提出了两种符合多核系统并行程序设计特征的编程模式:条件同步模式和线程分组竞争模式.实验证明这些方法简单高效.     

基于约束模拟退火方法的立体定向放疗方案的优化

将一种变型的模拟退火方法－约束模拟退火用于优化γ刀立体定向放疗中涉及的参数：鞭点数,靶点位置,权重以及对应准直器的直径。该方法可用于任一类型的优化函数和任意的剂量约束条件。     

基于多核的批处理RSA的并行加速方法

为了改善RSA算法解密和签名的性能,Fiat提出了batch RSA算法,但效果并不显著.针对现有计算机多核的特点,对batch RSA算法进行并行优化,使其在解密和签名时的速度得到大幅度提升,实验表明并行优化后平均加速比可达到4.75.     

Gauss-Seidel迭代法的多核并行运算研究

分析了线性方程组迭代求解的计算原理,在多核架构的微机中,给出了一种Gauss-Seidel并行迭代算法。该算法首先按照并行计算的需求把Gauss-Seidel迭代公式分解为串行运算和并行运算两部分,然后利用步进及广播的方式有序地把串行运算调度到处理器的每个核中并发运行.理论和数值测试均验证了并行运算的有效性。     

一种基于循环并行模式的多核优化方法

从并行编程模式角度出发,分析了计算稠密型程序基于多核平台的优化方法,并结合循环并行模式与OpenMP、Intel parallel studio工具实现了对部分连接神经演化(PARCONE)模型的多核优化.优化结果表明,基于循环并行模式的设计方法是实现计算稠密型程序多核优化的一种快速有效方法.     

基于模拟退火的Hopfield网全局优化方法

为了改进Hopfield神经网络在多极点函数优化和组合优化中存在的某些缺陷,并影响着一些优化问题求解中的正确性和有效性的现实问题,将模拟退火智能优化算法与Hopfield神经网络有机结合,优势互补,提出了一种基于模拟退火的Hopfield神经网络混合全局优化算法(SA-HNN),新算法很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,同时兼顾了算法的效率.通过典型的多极点函数优化和TSP组合优化问题求解,实验表明:SA-HNN混合优化算法具有帮助Hopfield网络摆脱局部极小点的能力并能得到较好的结果,有一定的工程实用价值.     

模拟退火算法在机器人路径规划中的应用研究

本文分析了模拟退火算法在路径规划中的应用。研究结果表明 :它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量     

An optimizing algorithm of static task scheduling problem based on hybrid genetic algorithm

To reduce resources consumption of parallel computation system,a static task scheduling optimization method based on hybrid genetic algorithm is proposed and validated,which can shorten the scheduling length of parallel tasks with precedence constraints.Firstly,the global optimal model and constraints are created to demonstrate the static task scheduling problem in heterogeneous distributed computing systems(HeDCSs).Secondly,the genetic population is coded with matrix and used to search the total available time span of the processors,and then the simulated annealing algorithm is introduced to improve the convergence speed and overcome the problem of easily falling into local minimum point,which exists in the traditional genetic algorithm.Finally,compared to other existed scheduling algorithms such as dynamic level scheduling(DLS),heterogeneous earliest finish time(HEFT),and longest dynamic critical path(LDCP),the proposed approach does not merely decrease tasks schedule length,but also achieves the maximal resource utilization of parallel computation system by extensive experiments.     

变电站智能巡检机器人全局路径规划设计

针对国内变电站智能巡检机器人行走路线的特点,建立半结构化的道路模型。提出将改进的Dijkstra算法与模拟退火算法相结合,应用到变电站智能巡检机器人的全局路径规划中,在数据库技术的基础上采用VC++对上述算法进行软件设计与实现,构建具有全局路径规划功能的电子地图系统。该系统已在变电站的智能巡检机器人系统平台下进行实验并投入使用,现场运行结果证明该方法高效可行。     

基于模拟退火算法的输电网中长期规划研究

模拟退火算法是一种解决组合优化问题的有效方法,其最终优化结果不依赖于初始解的选择,理论上可避免算法过早收敛于局部最小点,从而保证找到全局最优解或全局近似最优解．本文将模拟退火算法用于输电网中长期规划问题的研究,详细介绍了算法实现过程中各种参数的选择方法并给出了具体算例．试算结果表明利用该算法得到的优化结果是令人满意的．     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究,给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

热传导方程稳恒源项识别的模拟退火算法

给出了利用模拟退火算法求解热传导方程稳恒源项识别的一种新方法.该方法把源项识别反问题转化为优化问题,用模拟退火算法求解.通过数值模拟对本算法的可行性和有效性进行了验证,结果表明,此法是可行的、有效的,并且具有较高的精度.     

光源相关色温计算方法的研究

结合色度学基本理论和遗传模拟退火算法，给出了一种关于计算光源相关色温的程序计算法和利用遗传模拟退火算法得到的计算光源相关色温的一个经验公式，运用该：手法和经验公式所得到计算值和理论值相比较十分接近．可直接应用到实际光源相关色温的计算中。     

基于改进遗传算法的坦克发动机道路模拟测试平台轨迹寻优

针对坦克发动机道路模拟测试平台,采用冗余构件多分支并联运动系统结构型式,满足了其大负载、高灵活度、运动复杂的实际要求.鉴于系统结构型式的特殊性,采用基于初始种群渐进漂移的自适应改进模拟退火遗传算法,对此并联运动系统进行六维轨迹寻优解算,并将系统六维运动轨迹解算仿真结果与实验数据进行对比分析,验证了此系统结构的合理性及所采用算法的有效性.该方法不仅将遗传算法全局规划能力与模拟退火法局域优化特性进行了有效结合,同时通过引入初始种群渐进漂移技术,算法既避免了早熟现象又改善了邻域函数结构和初值鲁棒性,其计算精度达到了0.002mm或0.0015°.