一类线性系统求解的并行算法

本文给出了求解块角结构的大线性系统的一种并行算法 .这一方法以“梯度—单纯形”法为基础 ,将大线性问题分解为若干子线性系统 ,通过并行地对各个子系统求解 ,求得大系统的最优解 .该算法提高了大系统求解速度 ,特别适合于耦合约束较少的大线性问题 .本文还对该算法的应用性进行了分析.     

天线-罩系统辐射特性的快速仿真

口径积分-表面积分法是带罩天线远场电性能数值仿真的常用方法,针对该法分析电中大尺寸天线-罩系统远场电性能计算效率过低的问题,提出了基于等效源区域分解的并行口径积分-表面积分算法。开发并在集群系统中实测了基于消息传递并行编程环境(MPI)的并行程序,作为应用计算了某弹载天线-罩系统远场辐射特性。仿真结果表明该并行算法的高效性和准确性。     

基于模糊内模的自适应控制算法的并行处理

针对非线性系统,在PRAM计算模型上,探讨基于模糊内模自适应控制算法的并行处理。利用TSK建模方法,m个处理机并行地在线辨识出模糊内部模型,并采用内模控制理论并行求出H2最优控制器。仿真实验表明,并行处理方法达到亚线性加速,可以较好地满足实时在线辨识内部模型的应用需求。     

基于蚁群系统的工件排序问题的一种新算法

工件排序问题中如何使加工效率最高，一直是一个非常重要而且又非常困难的问题，特别是问题的规模很大时，目前各种算法计算就非常困难，有的甚至无法得到合理的方案，蚁群系统是近年来发展起来的解决组合优化问题的一种有效方法，根据工件排序问题的特点，建立了在不同种类的并行机上加工一批不同种类工件的优化数学模型，在蚁群算法的基础上对其进行改进，成功地把改进的蚁群算法用于工件排序问题的优化中，通过与其他算法的仿真比较，表明基于蚁群系统的算法是有效的，特别是问题规模很大时更显示其快较的收敛速度和较高的精度。     

基于集群的集中调度式RSOM并行训练方法

聚类算法常需处理海量和高维的大数据集,为了提高算法的效率,设计并行的聚类算法,以提供更好的计算能力是十分必要的。集群系统是目前流行的高效并行计算环境,针对大数据集聚类问题,集群系统的运用是一种很好的选择。由于RSOM(recursive self-organizing mapping,RSOM)模型具有内在的层次化及分布式结构特点,本文研究了基于集群的集中调度式RSOM树并行算法,并通过视频图像特征集实例证实了算法的可行性。     

求解线性三对角方程组的解耦分解方法

本文给出了求解线性三对角方程组的解耦分解方法,并讨论了在计算机上求解的复杂性分析。理论分析和数值实验的结果表明,该解耦分解方法是有效的。特别值得一提的是,对于MIMD多处理机系统,此解耦分解方法是一求解线性三对角方程组的有效并行算法。     

加工时间依赖于资源消耗量的平行机调度问题

研究了一类平行机调度问题,其中假定作业加工时间是资源消耗量的线性减函数,调度的目标是在限定最大完工时间时最小化资源消耗总量. 分析了对应单机问题的最优算法和下界构造方法,进而提出了两个优化策略用于构造模拟退火算法和禁忌搜索算法.考虑了多种最大完工时间限制情形, 构造了大量随机实验数据,对算法解的精确度及计算效率进行了测试.实验表明所构造的模拟退火算法能够在合理的时间内提供高质量的满意解.     

Ant System Based Optimization Algorithm and Its Applications in Identical Parallel Machine Scheduling

1 .ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｄｅｎｔｉｃａｌｐａｒａｌｌｅｌｍａｃｈｉｎｅｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｆｏｒｍｉｎｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｍａｋｅｓｐａｎｈａｓｂｅｅｎｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅａｎＮＰｐｒｏｂ ｌｅｍ[1,2 ] .Ｉｔｗａｓｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｌｙｓｏｌｖｅｄｂｙｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ,ｂｒａｎｃｈａｎｄｂｏｕｎｄｍｅｔｈｏｄ ,ａｎｄｉｎｔｅｇｅｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ[3～ 7] .Ｔｈｅｓｅｍｅｔｈｏｄｓｃａｎ ｇｉｖｅａｎｏｐ…     

基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法

针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初始粒子,对当前时刻每个模型的状态后验概率密度进行加权作为系统输出。与基于粒子滤波的交互式多模型算法相比,算法消除了对量测噪声分布的依赖,提高了效费比,理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。     

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...     

灰色线性规划的Genocop算法求解

利用遗传算法的思想给出了线性规划的Genocop算法,进而针对灰色线性规划问题设计了灰色Genocop的求解程式,并使用Matlab语言开发了相应软件,给出了一个实例求解结果。大量运算结果表明,该算法对灰色线性规划问题求解非常有效。     

带状线性方程组的一种有效分布式并行算法

根据分而治之思想提出了一种带状线性方程组的分布式并行算法 (DistributedParallelAlgorithmofBandedLinearEquations,简称为DPAB算法 )。当带状线性方程组的系数矩阵满足对角占优时 ,该算法在运行过程中不会中断。分析了算法的复杂性 ,给出了基于局域网的MPI异构环境下数值实验结果。其实验结果表明 ,该算法是高效的。     

基于GPU的大规模多阶段任务系统可靠性并行计算方法

针对大规模多阶段任务系统(phased-mission system, PMS)的可靠性求解,引入并行计算思想,通过分析传统的一致化方法(uniformization method, UM),基于Nvidia提出的CUDA(compute unified device architecture)架构,实现了基于图形处理器(graphics processing unit, GPU)的UM并行算法(GPU-UM),并采用合并访问和共享内存技术,提高了GPU中数据负载的利用率;PMS中不同阶段参与任务的设备及其数量通常会发生变化,导致阶段间依赖性处理困难。通过对新设备加入、已有设备暂时退出任务或完全退出任务等3种基本情况的分析,提出了阶段间状态映射机制,实际中的阶段变化情况更加复杂,可综合上述3种基本情况进行处理。通过算例对比了GPU-UM、CUDA-UM、传统UM和Krylov子空间等4种算法的计算时间和可靠性结果,分析表明GPU-UM算法的计算耗时优于其他方法,且结果精度也能满足可靠性计算需求;同时,通过对比分析UM算法和Krylov子空间算法与仿真方法的结果误差,表明提出的阶段间映射机制能够正确处理PMS中阶段间的复杂依赖关系。     

一种启发式并行逻辑模拟划分算法

随着并行计算机应用的日趋广泛,在大型数字系统设计验证中,并行逻辑模拟已成为提高模拟验证效率的重要技术途径。并行逻辑模拟算法性能受多种因素影响,其中电路划分算法是直接影响并行逻辑模拟性能的主要因素。提出了一种利用预模拟信息的启发式划分算法,可以明显改善多 Ｃ Ｐ Ｕ 的负载平衡效果,减少处理器间通讯量,有效提高并行逻辑模拟效率。     

大点数FFT的多DSPs并行处理算法及实现

在FFT变体的基础上 ,提出一种新的并行算法 :先将数据在几片DSPs上并行地进行前几级蝶型运算 ,然后将结果汇总到另一片DSPs进行后几级蝶型运算 ,以实现大点数的FFT。该算法便于流水处理 ,只有一次简单的数据通讯 ,而且旋转因子规律简单易于将大点数FFT拆分成小点数FFT。应用该算法在多DSPs系统上 (5片TI公司的高速DSP芯片 :1片C6 2 0 2和 4片C6 70 1)实现 2 5 6K点复数FFT只需用 4 9ms,说明该算法有并行度高和易于实现的特点。     

灰色线性规划的Genocop算法求解

遗传算法求解线性规划问题特别是大型线性规划问题通常比常规求解方法有效得多,但如何求解灰色线性规划是一个值得探讨的课题,本文利用遗传算法的Genocop算法设计了灰色LP的求解程式,结果表明其求解效率很高.     

基于组合非线性反馈机器人控制吸引域评估

在机器人的关节空间轨迹控制跟踪控制中,全局渐近的控制方法在存在驱动器饱和与摩擦扰动时,很难得到理想的控制效果.针对组合非线性反馈与计算力矩相结合的控制方法,研究了机器人驱动器存在输入限制时的吸引域评估方法.用Ricatti方程迭代法设计线性增益,以获得尽量大的吸引域,仿真结果证明了所提方法的有效性.     

基于模糊推理的机动目标跟踪

针对"当前"统计模型算法对目标强机动时跟踪精度下降的问题,提出一种改进算法。该算法在"当前"统计模型的基础上,采用双滤波器并行结构,提取目标的状态信息,使用模糊推理的方法求解调节因子,通过调节因子实时调整滤波器的预测协方差,在保证对目标弱机动跟踪精度的同时,提高了目标发生强机动时的跟踪精度。仿真结果表明目标强机动时,该算法的跟踪精度明显高于"当前"统计模型算法。     

基于ITM的复杂电磁环境并行计算方法

针对复杂电磁环境仿真中算法复杂、计算量大的特点,构建了一种基于不规则地形模型(irregular terrain model, ITM)电波传播模型的复杂电磁环境并行计算方法。该方法采用三维标量场的数据组织方式描述复杂电磁环境。在并行计算关键的任务分配阶段依据ITM模型的计算特点和三维标量场的数据组织方式,采用了以标量场列为基本单位的静态任务分配方法,有效地避免了地形提取的冗余计算,保证了节点间的负载平衡。经实验验证,该算法并行效率较高,能够有效地满足不规则地形条件下的复杂电磁环境快速计算的需要。     

Parallel Digital Simulation for the Control Problem in Differential Algebraic System

Ｐａｒａｌｌｅｌ　Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｐｒｏｂｌｅｍ　ｉｎ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　Ａｌｇｅｂｒａｉｃ　ＳｙｓｔｅｍＣｈｅｎＬｉｒｏｎｇ＆ＬｉｕＤｅｇｕｉ（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍ...