基于量子点-双边光学腔的两自由度并行非定域Toffoli门远程实现

三量子比特Toffoli门非定域远程实现在量子通讯网络、分布式量子计算中有重要应用.已有的Toffoli门非定域远程实现方案大都基于量子系统单一自由度,本文提出超纠缠信道下基于量子点-双边光学腔的两自由度并行非定域Toffoli门远程实现方案.通讯方Alice, Bob使手中光子依次进入量子点-双边光学腔,对光学腔中电子以及纠缠光子执行单粒子测量; Charlie依据纠缠光子单粒子测量结果,执行相应局域幺正操作和极化、路径自由度单粒子测量. Alice和Bob依据单粒子测量结果执行相应局域幺正变换即可完成两自由度并行非定域Toffoli门远程实现.方案以极化、路径两自由度超纠缠光子为量子纠缠信道,具有信道容量高、并行性强的优点.     

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...     

一种改进的CIC抽取滤波器设计

针对软件无线电系统中CIC抽取滤波器的应用需要,提出一种改进CIC抽取滤波器的设计方法。该方法通过引入COSINE滤波器和采用非递归并行结构,有效的解决了传统滤波器在旁瓣抑制性能和增益方面的不足,提高了滤波器的旁瓣抑制比,输出噪声较小。改进的CIC抽取滤波器不需要乘法器,所以硬件实现简单,稳定性高。最后通过仿真证明了该方法的有效性。     

多任务多联盟并行生成：模型与求解

联盟生成是MAS的一个关键问题,现有的工作主要研究如何针对一个任务生成最优联盟,很少考虑多任务多联盟生成问题(MMG).对MMG问题建立了模型,并进行了分析.在系统能力受限的条件下给出一种并行算法,首先找出最优可达任务集,再针对每个任务生成相应的联盟,从而实现了问题的分布并行求解.最后通过仿真试验说明了此算法的有效性.     

General and efficient parallel approach of finite element-boundary integral-multilevel fast multipole algorithm

A general and efficient parallel approach is proposed for the first time to parallelize the hybrid finiteelement-boundary-integral-multi-level fast multipole algorithm （FE-BI-MLFMA）. Among many algorithms of FE-BI-MLFMA, the decomposition algorithm （DA） is chosen as a basis for the parallelization of FE-BI-MLFMA because of its distinct numerical characteristics suitable for parallelization. On the basis of the DA, the parallelization of FE-BI-MLFMA is carried out by employing the parallelized multi-frontal method for the matrix from the finiteelement method and the parallelized MLFMA for the matrix from the boundary integral method respectively. The programming and numerical experiments of the proposed parallel approach are carried out in the high perfor- mance computing platform CEMS-Liuhui. Numerical experiments demonstrate that FE-BI-MLFMA is efficiently parallelized and its computational capacity is greatly improved without losing accuracy, efficiency, and generality.     

多智能体并行仿真框架

多智能体仿真具有广泛的应用前景。但是,现有的多智能体仿真和并行仿真无法解决数量庞大且具有复杂动力学特性的智能体仿真,因此研究这类多智能体的有效仿真具有重要的意义。为了能够有效仿真这类系统,设计了一个两层的多智能体并行仿真框架,指出了该框架中面临的挑战。除此之外,针对仿真中提高仿真效率的挑战,作者提出了一种加快仿真速度的方法。实验结果表明该方法可以明显提高仿真效率。     

具有不同到达时间的差异工件批调度问题的蚁群聚类算法

研究具有不同到达时间的差异工件在单机环境下的批调度问题.通过引入工件单元的概念并对分批约束进行松弛,提出了该问题的一个新的下界,证明了该下界的有效性.将蚁群算法和聚类算法相结合,提出了一种基于多阶段聚类的蚁群聚类算法ACC(Ant colony clustering).算法首先利用K-均值聚类将工件分簇,在簇内部通过蚁群算法搜索分批,最后提出一个全局优化算法对局部分批结果进行合成和优化.克服了蚁群算法随着工件规模增大求解时间过长的问题,适合于求解大规模算例.实验结果表明:与现有的启发式规则LPTBFF(Longest processing time batchfirst fit)和HGA(Hybrid Genetic algorithm)算法相比,该算法求解效果更好.     

单机不同尺寸工件批调度问题的优化算法

研究了单机环境下不同尺寸工件的批调度问题,引入微粒群算法对制造跨度进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和分批的启发式算法进行有效结合,改善近似解的质量.实验中对各类不同规模的算例均进行了仿真,结果表明了微粒群算法的有效性.     

模具并行设计过程的结构化建模研究

针对并行设计的需求,分析了模具设计过程中活动之间的三种基本联系（非耦合、耦合与准耦合）;利用设计结构矩阵和图论的有关知识,提出了模具设计过程中耦合活动识别的算法,并进一步划分了模具设计中各活动的级别,经过活动重组和过程优化,最后给出了能体现并行设计特点的模具设计过程结构化模型。     

Performance and EXIT analysis of parallel concatenated space time trellis codes

Space time trellis coding (STTC) techniques have been proposed to achieve both diversity and coding gains in multiple input multiple output (MIMO) fading channels. But with more transmit antennas STTCs suffer from the design difficulty and complexity increasing. This paper proposes a scheme, named parallel concatenated space time trellis codes (PC-STTC), to achieve the tradeoff between the performances and complexity of STTCs for a large number of transmit antennas. Simulation results and complexity comparison are provided to demonstrate the performance and superiority of the proposed scheme over conventional schemes in fast fading channels in low signal-to-noise ratio (SNR) regions. And an EXIT (extrinsic information transform) chart is given to analyze the iterative convergence of the proposed scheme. It shows that PC-STTC has better iterative convergence in low SNR regions.