进程流程图的并行划分及静态调度

进程流程图在分布式环境下的最优分配是一NP难度问题。为此,本文从实用角度出发,在充分利用流程图部分性质的基础上,设计了一组完成并行横块划分及静态调度的近似算法,算法的时间复杂度为0（n~2×p）,其有效性通过一实例给予了验证。     

片上网络异构多核系统任务调度与映射

针对传统任务模型包含有效信息少,任务调度算法效率低、效果差的问题,设计了新的任务模型,提出了一种改进的粒子群算法(optimized particle swarm optimization,oPSO)。新模型增加了对任务类型及任务间迁移成本、计算单元类型及其运行成本等特性的描述。通过分析任务调度问题的需求,制定了oPSO算法的编解码方案,设定了算法各个关键部分参数及计算方法,并解决了粒子群算法(PSO)在任务调度前期收敛速度过快、后期易陷入局部最优的问题。在不同任务规模下分别对遗传算法(GA)、PSO以及oPSO算法进行调度仿真对比,当IP核数目为100左右时,oPSO算法较GA算法和PSO算法运行时间至少缩短10%,系统功耗至少降低15%,实验结果表明:oPSO算法调度效果明显优于其他算法,且各节点上功耗更为均衡,适用于解决任务调度问题。     

基于优化设计的连杆有限元分析

有限元分析在各个工程领域得到了广泛的应用,利用三维CAD软件SolidWorks中的有限元分析工具COSMOS对联轴部件中的连杆进行分析及结构优化设计,寻找出最佳设计方案。     

基于飞行程序模式下终端区容量的计算

本文对空域系统的终端区容量评估问题进行了较为系统的研究和分析,利用Monte-Carlo随机模拟方法,使理论模型与仿真评估相结合,针对现有数据模型,对进近三部分航段进行了系统划分和理论说明,给出了相应速度参考取值,实现了对现有终端区容量评估模型的补充。     

模糊划分的一个新定义及其应用

提出了模糊划分的一个新定义。可以证明它蕴含了Ruspini的定义,并且具有与直观及其实际应用相符的性质。而且根据此定义,可以定义模糊集合的相对清晰度及模糊划分的平均清晰度。实验证明,模糊划分的平均清晰度可以衡量FCM算法的聚类效果。     

基于MATLAB的自回归移动平均模型(ARMA)在股票预测中的应用

利用时间序列在t时刻的有效观测值去预测在某个未来时刻t+l的值,并建立自回归移动平均(ARMA)模型,以MATLAB为工具,亚泰集团360个交易日的数据作为样本,预测10天股市的收盘价;并与含有一个隐含层的BP网络模型进行对比,结果表明自回归移动平均(ARMA)模型算法对短期股价预测的精度较高.     

高速公路大型车混入率与交通流稳定性关系

在分析高速公路上大型车移动瓶颈影响效应及其对交通流稳定性影响的基础上,选取跟车距离标准差、速度标准差、车辆变道率和平均延误作为交通流稳定性评价指标,以大型车混入率为研究对象,对基本参数、车辆参数和可变参数进行设计,对不同的交通量、单向车道数、纵坡坡度条件下的交通流运行状态进行仿真。研究结果表明:在交通量小于1 500pcu/h、车道数大于2、大型车比例小于60%、路段或路段坡度小于4%时未形成移动瓶颈,交通流稳定性高;随着大型车混入率增加(大于60%)、交通量大于1 500pcu/h、车道数为2、纵坡坡度大于4%的路段易形成移动瓶颈,车流的跟车距离趋向于大型车的跟车距离,速度离散性增大,稳定性降低;大型车混入率大于80%、交通量接近道路通行能力、车道数为2、坡度大于5%的路段,移动瓶颈效应会相互影响,严重时造成交通阻塞,交通流状态很不稳定。据此,将交通流稳定性划分4个等级。     

基于协调开采技术的相邻露天矿开采程序优化

针对相邻露天矿实施协调开采带来的长期经济效益与开采程序变化影响短期经济效益之间存在矛盾的问题,运用露天采矿学的基本原理,研究相邻露天矿开采程序优化。分析协调开采技术的特点及采场贯通的影响因素,提出采区划分方案优化准则;建立采场、排土场形态优化模型,给出相邻采场贯通时间的计算方法,并提出贯通后采场、排土场形态优化方法。笔者结合工程实例对模型进行了验证,结果表明:通过优化采场、排土场形态,可有效减少剥离量,增加内排空间,提高贯通采场期间两矿经济效益。     

龙口市水资源管理中下垫面类型的划分

以Horton地貌律、Rodriguez-Iturbe和valdes地貌瞬时单位线(G理论)为理论依据，以水利实验、观测数据为基础，分析下垫面各因子的基本特征，确定了高程、坡度、基岩地质、河网密度、植被覆盖度5个因素为下垫面类型划分的主要指标，并采用统计分析方法确定了下垫面类型划分的类型界限值。     

面向图形处理器重叠通信与计算的数据划分方法

针对"主核心+协处理器"式异构并行系统采用数据平均划分再分批执行的方法来解决主协式处理架构的额外通信开销时未能充分利用系统资源的问题,提出了一种新的数据比例划分方法.结合系统通信带宽和图形处理器(GPU)的计算能力,将应用数据按比例划分为大小不同的数据块后分批提交给GPU处理,使系统的传输资源PCI-E总线和计算资源GPU在一段时间内并行工作,从而实现了应用通信与计算的重叠.在处理按照比例划分的数据块过程中,尽可能充分利用系统的传输资源和计算资源,以减少数据传输和计算的相互等待时间.实验结果表明,采用数据比例划分方法后的应用性能明显提高,可以有效地重叠通信与计算时间,矩阵相乘和快速傅里叶变换总执行时间比未划分时分别减少了5%和30%左右,比平均划分时分别减少了3%和6%左右.