因果图中高效并行GIBBS仿真算法的研究

基于Markov Chain Monte Carlo(MCMC),思想的Gibbs仿真算法的引入使得大型因果图模型的推理速度得到极大提高，而利用节点间相互独立的特性，可以对其进行并行的采样，从而进一步加快推理速度。该文通过分析Gibbs算法，提出了将整个推理运算过程映射到多处理机系统中的判定准则，防止了机械地对处理机进行分配而造成的计算资源的浪费，算法能够根据实际处理机的数目以及不同的计算能力而灵活地分配计算资源，更加有利于发挥并行机的计算能力。通过仿真实验，验证了计算模型的有效性。     

基于混合现实交互界面的下颌运动仿真系统

针对传统医学可视化仿真系统中交互界面和交互技术的缺点,基于视觉跟踪技术采用实物模型设计和实现了一个基于混合现实界面的下颌运动仿真系统。通过对物理界面元素、虚拟界面元素以及交互隐喻的分析,为混合现实环境下的交互技术建立了一个具有通用性的分类体系。物理与虚拟的界面元素之间通过语义映射将用户的操作从物理世界映射到虚拟空间中,从而为用户提供一种更为直观、自然的交互方式。     

基于OpenGL的雨滴水波三维仿真

该文对雨滴水波的仿真包括雨滴在空中的运动状态和雨滴滴在水面上形成的水波的运动状态。在分析以往雨滴仿真技术存在缺点和不足的基础上，提出区域采样法和OpenGL技术对以往技术进行改善。具体做法是：①用该文推出的区域采样法水波数学模型替代以往复杂的水波数学模型，以减少计算量，降低编程难度；②用OpenGL的三角形图元及纹理坐标功能显示雨滴水波，用其纹理映射技术映射雨滴场景，实现三维真实感效果。从仿真的结果看，该算法和实现技术实现了对雨滴水波三维实时仿真并且提高真实感的目的，对提高影视制作及军事战场模拟中的雨滴水波的画面质量具有重要意义。     

表面不规则物件的3D仿真设计与实现

表面不规则物件仿真通常采用光线实时计算和基于复杂几何多边形建模的方式进行表面不规则仿真。这种传统的方式虽然逼真度、实时准确性非常高，但因为其几何多边形复杂，往往实时性不高，资源消耗巨大。该文充分利用当今3D硬件的可编程能力，用逐像素凹凸映射等技术建立光学模型，尽管这种方法建立的不规则物件仿真并非很准确，但视觉效果非常逼真，很适于仿真、游戏等实时性要求很高的应用领域。     

基于最小割划分的数模混合仿真系统通信性能优化方法

数模混合仿真是理解真实电网运行情况,支撑电网安全保障的重要手段.复杂的电网拓扑与硬实时的仿真需求对其计算性能提出了很高的要求.目前数模混合仿真多采用并行计算技术提高计算性能.随着处理器和集群技术的发展,异构集群系统逐渐成为高性能计算系统的主要构建方式.针对多层次的系统架构,已有的电网划分方式无法充分利用集群计算能力.如何应对多层次核间通信延迟变化问题,及引入设备交互导致的节点资源不对称问题是数模混合仿真任务划分与映射的新挑战.针对中国电力科学研究院自研电磁暂态仿真系统ADPSS,基于最小割划分设计了两阶段的电网划分与进程映射一体化优化算法,在计算负载均衡和最小化通信上取得更好的平衡,进一步降低了电磁暂态仿真的通信时间.同时,该算法有效解决了集群节点资源不对称情况下的任务优化映射问题.通过在西北和华东真实电网算例上的模拟测试,所提出算法较ADPSS默认划分与映射算法取得了平均40％和50％的通信性能提升,平均10％和12％的总体计算性能提升.     

Transputer在实时控制中的应用研究现状（上）

介绍Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ和ｏｃｃａｍ在实时控制工程中的应用概况。着重讨论实时控制问题的特殊本质，Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ和ｏｃｃａｍ的硬软件特点，映射策略以及粒度问题；综述目前Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ在航空航天、实时仿真、机器人以及卡尔曼滤波中的成功应用例子；给出发展趋势。     

耦合场协同仿真中节点载荷插值的混合法

节点载荷插值是使用协同设计方法进行耦合场仿真的一个关键。首先介绍了有限元软件内部的多场耦合的节点映射方法，然后把协同设计方式下多场耦合的插值算法归结为散乱点的插值。分析了映射法、自然邻居插值法、滑动最小二乘法和反距离移动平均法对于散乱点插值的优缺点，在此基础上提出了耦合场协同仿真的混合法。该法首先使用自然邻居插值法对大多数内点进行插值，接着使用滑动最小二乘法对外点插值，对余下的外点使用反距离移动平均法进行插值。对滑动最小二乘法做了改进以进行精确插值。最后用一个热应力的算例进行验证，表明该算法具有良好的精度、速度和稳定性。     

基于Matlab/Simulink捷联式惯性导航系统仿真

本文根据捷联式惯性导航系统的特点，对系统的不同模块分别采用MATIAB语言编程和Simulink模块图方法对系统进行仿真。对由加速度计信息计算地理坐标系的角速度信息模块．由于工程中其结构图已知，采用Simulink进行仿真比较方便且误差较小；对系统中的四元数以及姿态角的计算，由于计算量大，解算公式复杂，因此采用MATLAB语言编程进行仿真。最后通过执行MATIAB命令完成整个系统的仿真任务。本文的仿真方法克服了单纯应用MATLAB编程或其它高级语言编程仿真时的计算量大、难度高、周期长、误差大的缺点。使动态系统的仿真易于实现。     

网络仿真软件ns的研究与应用

本文首先描述了伯克利大学开发的网络仿真软件ns的体系结构，介绍了ns两个层次的映射关系，讨论了在ns中新协议的开发以及如何利用ns来评价我们设计的网络协议，然后以实例说明了如何在ns中设计仿真程序，最后探讨了仿真结果分析。     

支持模型集成和重用的仿真语言研究

SRML是一种基于XML和脚本语言，用于表示仿真模型的参考标记语言。它试图确定一个灵活的表示仿真模型的参考标准，以加快模型的开发速度，支持模型的集成和重用，但是其草案大纲存在很多不足，需要进行扩展完善。总结了仿真模型集成和重用的关键因素，并提出结合DEVS、DEVS定义语言，研究扩展SRML的途径。重点介绍了DEVS和SRML之间的映射关系，以及SRML用于描述仿真模型的能力，如数据交互格式、继承关系、原子模型、组合模型、交互关系、仿真想定的描述等。扩展的SRML实现了仿真模型与仿真执行的分离，并继承了DEVS的所有特性，是一种平台无关的仿真语言，可以有效地支持仿真模型的集成和重用。     

自然计算研究进展

随着量子计算、DNA计算、免疫计算、进化计算和神经计算等新型计算机制的兴起,传统的计算正扩展为自然计算,因为这些新计算机制的产生都由自然系统启发而来.为了发展和应用自然计算技术,总结了自然计算的发展简史.然后,提出了计算机、自动控制等系统的两种体系结构,分析了自然计算的新特征,包括自然法则、交叉性、革命性和复杂性,并给出了自然计算的复杂性分析定理.改进了自然计算的映射模型,提出了自然计算的算法流程.最后,探讨了自然计算的研究意义和应用.总之,自然计算是活跃的重要研究方向,定会推动许多学科的发展.     

Applications of multi-agent slime mould computing

The giant single-celled slime mould Physarum polycephalum has inspired rapid developments in unconventional computing substrates since the start of this century. This is primarily due to its simple component parts and the distributed nature of the ‘computation’ which it approximates during its growth, foraging and adaptation to a changing environment. Slime mould functions as a living embodied computational material which can be influenced (or programmed) by the placement of external stimuli. The goal of exploiting this material behaviour for unconventional computation led to the development of a multi-agent approach to the approximation of slime mould behaviour. The basis of the model is a simple dynamical pattern formation mechanism which exhibits self-organised formation and subsequent adaptation of collective transport networks. The system exhibits emergent properties such as relaxation and minimisation and it can be considered as a virtual computing material, influenced by the external application of spatial concentration gradients. In this paper we give an overview of this multi-agent approach to unconventional computing. We describe its computational mechanisms and different generic application domains, together with concrete example applications of material computation. We examine the potential exploitation of the approach for computational geometry, path planning, combinatorial optimisation, data smoothing and statistical applications.     

Significance of Models of Computation,from Turing Model to Natural Computation

The increased interactivity and connectivity of computational devices along with the spreading of computational tools and computational thinking across the fields, has changed our understanding of the nature of computing. In the course of this development computing models have been extended from the initial abstract symbol manipulating mechanisms of stand-alone, discrete sequential machines, to the models of natural computing in the physical world, generally concurrent asynchronous processes capable of modelling living systems, their informational structures and dynamics on both symbolic and sub-symbolic information processing levels. Present account of models of computation highlights several topics of importance for the development of new understanding of computing and its role: natural computation and the relationship between the model and physical implementation, interactivity as fundamental for computational modelling of concurrent information processing systems such as living organisms and their networks, and the new developments in logic needed to support this generalized framework. Computing understood as information processing is closely related to natural sciences; it helps us recognize connections between sciences, and provides a unified approach for modeling and simulating of both living and non-living systems.     

Transcending Turing Computability

It has been argued that neural networks and other forms of analog computation may transcend the limits of Turing-machine computation; proofs have been offered on both sides, subject to differing assumptions. In this article I argue that the important comparisons between the two models of computation are not so much mathematical as epistemological. The Turing-machine model makes assumptions about information representation and processing that are badly matched to the realities of natural computation (information representation and processing in or inspired by natural systems). This points to the need for new models of computation addressing issues orthogonal to those that have occupied the traditional theory of computation.     

生物启发计算研究现状与发展趋势

生物启发计算的宗旨是研究自然界生物个体、群体、群落乃至生态系统不同层面的功能、特点和作用机制,建立相应的模型与计算方法,从而服务于人类社会的科学研究与工程应用．它既是人工智能的继承与发展,同时也是从新的角度理解和把握智能本质的方法．本文阐述了生物启发计算所涉及的生物进化论、共生进化论和复杂适应系统的理论起源．在对生物启发计算进行分析、归纳和总结的基础上,介绍了现有生物启发计算算法研究成果,并从最优设计、最优分析和最优控制3个方面对生物启发计算的应用研究成果进行了梳理．以此为基础,进一步地提出了生物启发计算的统一框架模型．最后,围绕并行生物启发计算、具有学习推理和知识学习生物启发计算、生物动力学启发计算、基于微生物群体感应的生物启发计算以及人工大脑、进化硬件、大数据、群集机器人、虚拟生物和云计算等前沿热点理论问题和工程应用问题对生物启发计算的发展方向和研究挑战进行了展望及分析．     

基于网格计算环境的蛋白质折叠模拟应用

利用当前网格计算和服务最新技术Web Service，设计并实现了基于网格计算环境的蛋白质折叠模拟的分布式计算模型，在生物计算领域有着重要的应用价值。同时，它整合了当前先进的网络计算技术，在算法上和平台建设上有着广泛的指导和示范意义。     

可验证的安全矩阵行列式计算云外包协议

云计算外包越来越流行的同时也带来了新的安全问题和挑战：输入/输出数据的隐私性和结果的可验证性。本文围绕云计算环境下的安全矩阵行列式计算外包展开研究,构建一个适用于大矩阵行列式计算的可验证的安全云外包协议,在客户端将原始矩阵盲化加密后传送到云服务器端执行计算,云服务器将计算结果和验证值返回给客户端进行解密和验证。理论分析表明,在恶意云的安全模型下协议满足正确性、输入/输出私密性、高效性和结果可验证性。     

基于PC的不变矩实时计算算法

矩和不变矩是工业部件识别和检测的重要特征.几何矩的值必须实时计算.介绍了灰度图像二维几何矩的高效计算.尽管存在许多矩快速计算算法,但不能在没有特殊硬件工具的微机上实时计算.原因是这些快速算法虽减少了计算复杂性,但在计算过程中仍需要大量浮点运算.为了实现在微机上的实时计算,提出的算法将图像分成相同大小的块,每图像块运用定点运算计算各自矩,然后运用浮点运算计算整个图像的矩.这种计算模式不需要近似而是精确计算,然而对于每个图像块不采用变换不容易克服溢出问题,在高效计算各图像块矩过程中使用了改进的Hatamian滤波器.实验结果表明,提出的算法大大减少了浮点运算次数,大大提高了图像矩计算速度.该算法可有效应用于复杂工业部件的实时识别和检测.     

志愿者计算模型在电力系统潮流计算中的运用

提出了一种电力系统潮流计算并行处理的新方法,该方法使用基于协同服务器组的志愿者计算平台P2HP作为高性能编程环境和运行平台。分析了大规模电力系统潮流计算问题在P2HP计算平台上的任务划分、并行粒度和实现技术。使用对象序列化技术和本地接口调用技术可以使潮流计算应用程序跨平台运行。仿真计算结果证明,这种方法能够满足安全性、实时性要求很高的大规模潮流计算应用的需求,具有较好的加速比和运行效率。     

基于双层Stackelberg博弈的MEC计算卸载方案

多接入边缘计算(multi-access edge computing, MEC)中的计算卸载问题已经成为当前研究的热点之一.目前的计算卸载方案仅考虑云、边、端结构中的计算卸载问题,而未考虑到其公、私有云的属性.提出了一种新的计算卸载方案,所提方案考虑了边缘计算中公有云与私有云之间的关系,将公有云作为了私有云资源的补充,可以缓解由于私有云资源局限性带来的算力不足问题;并通过建立双层Stackelberg博弈来解决计算卸载问题.对公有云、私有云以及用户的策略和收益进行了分析,求出了各参与人的最优策略,证明了双层博弈的纳什均衡解的存在性及唯一性.仿真结果和分析也验证了基于双层Stackelberg博弈的计算卸载方案的可行性,且相较基于单层Stackelberg博弈的卸载方案更高效,更适合可扩展的边缘计算的环境.