一种限制区域的最短路径查找算法

描述了一种路径查找中的优化算法,即限制搜索区域的最短路径算法。首先,限制了搜索范围,然后在此范围里进行最短路径的查找。实验表明此算法能够有效降低时间复杂度,从而减少了路径查找的计算时间。     

储层裂缝随机建模方法研究进展

作为研究裂缝空间展布的有效手段,储层裂缝建模可分为确定性建模与随机建模两大类,且随机建模方式应用广泛。储层裂缝随机建模包括基于空间剖分的裂缝建模、离散裂缝网络建模、基于变差函数的裂缝建模、基于多点地质统计学的裂缝建模和基于分形特征迭代的裂缝建模等五类。本文结合实例详细介绍了五类随机建模方法的原理、特点及其适用性。第一类方法适用于简单裂缝系统建模,第二、三、四类方法适用于大部分裂缝系统建模,第五类方法适用于分形特征明显的裂缝系统（如压裂诱导缝）建模。同时本文系统分析了各类方法的优缺点,并展望了储层裂缝随机建模方法的发展趋势。     

基于TBB和Cilk++的并行蚁群算法在路径寻优中的应用

针对实际道路路网的一类路径寻优问题,提出了带回退机制的蚁群搜索算法,求解在实际道路路网中完成遍历所有规定节点的一条较优路径。为解决大规模实际道路路网数据量大、蚁群算法收敛速度慢的问题,分别采用Intel Threading Building Blocks(TBB)和Cilk++并行编程模型实现了并行蚁群搜索。与基于WinAPI函数的多线程蚁群算法相比,这两种模型均避免了手动启动线程及识别临界区资源等复杂操作,开发难度降低;在运行效率方面,基于TBB的并行蚁群算法和基于WinAPI的并行蚁群算法效率接近,而基于Cilk++的并行蚁群算法在双核环境下,运行效率和加速比都超过了基于WinAPI的并行蚁群算法。     

点集拓扑理论在拓扑关系描述中的应用

在R∧n中两个n维面状空间目标之间,可以根据4元交拓扑不变量的空与非空取值情况区分8种拓扑关系,但仅用4元交模型不能区分一些拓扑不同胚的空间目标之间的拓扑关系,在Egen-hofer等人提出的目标之间非空交的维数和分离数的基础上增加两目差的分离数及目标间相交边界和相交内部的度量尺度,使空间目标之间拓扑关系的描述更为完善。     

图像处理在PC机群上的实现及性能优化

利用PVM建立PC机群环境，并在此环境中开展并行研究。分别采用串行与并行的计算方法实现了图像的平滑处理。在并行计算中。对大小不同的图像分别进行了并行计算，得出对应的处理时间以及所获得的加速比。最后采用了一种改进的算法实现了图像处理。针对所获得的实验数据，得出加速比较低，通过采用数据本地化的优化措施．有效地提高了并行加速比．达到了良好的性能效果。通过对实验结果的分析可知，当前的并行处理的实施对于处理数据传输量很小的求解问题上有一定的性能效果．只有网络性能达到一定程度的时候，并行处理就可以应用在普通问题规模上．并能够取得良好的处理速度。     

链式统频方法

提出了一种拉链式字频统计程序设计方法，并在ＴＷ３８６机上用Ｃ语言编程实现。     

基于本体和SWRL的空间关系的表示与推理方法

随着互联网的发展，空间信息的共享和互操作日益成为问题。在地理信息本体论的背景下，利用基于本体和SWRL的空间关系表示与推理方法实现了基于本体的西安市旅游地图中的空间关系表示与推理。结果表明，把本体描述语言与SWRL结合起来描述空间关系表示与推理领域的概念和规则不仅使得规则知识和本体知识可以很好地交互．而且还有利于实现地理信息本体库中空间关系信息的快速和动态更新。     

海上风机半潜式基础概念设计与水动力性能分析

针对5 MW海上风机动力响应较大的问题,提出了半潜型浮式基础的概念设计,研究了半潜式浮式基础在不同风浪环境下的运动响应和生存能力。考虑叶片空气动力载荷及风浪载荷,以及浮式基础与系泊系统的耦合,建立风机结构系统及水动力模型,采用动量－叶素理论计算叶片空气动力载荷,在频域范围内计算了载荷传递函数。计算分析浮式基础风机系统不同风浪情况下的时域动力响应,评估了半潜型浮式基础在极限海况下的生存能力。结果显示,半潜型浮式基础运动性能良好,且在极端海况下,各系泊缆安全系数均大于1．67,破损状况下安全系数均大于1．33,该浮式基础及其系泊系统具有足够的抵抗极端海况的能力。     

计算机网络与远程教育

介绍基于计算机网络的远程数学环境,远程考试及远程协同学习网络模型。     

MapReduce模型下Voronoi图栅格生成算法

针对"海量"点组成的平面点集Voronoi图栅格生成算法的效率问题,对其进行易并行性抽象,提出了一种MapReduce模型下基于欧氏距离的Voronoi图栅格生成算法,该算法采用三个MapReduce Job来实现。在第一个MapReduce Job中,将栅格按照隶属代码进行归属分类。在第二个MapReduce Job中,将新数据按照其对应的行号进行归类。在第三个MapReduce Job中,并行生成全局有序的Voronoi图部分文件,并连接各个部分文件,生成最终的Voronoi图。在多个不同大小数据集上的实验结果表明,这种MapReduce模型下的算法部署在Hadoop集群上运行具有较好的加速比和扩展性。