并行迭代的高阶加速方法

从4阶收敛的并行迭代公式出发,利用并行加速技巧构造了一个5阶收敛的并行迭代算法,并进行了收敛性分析,通过数值实验验证了算法的高速收敛性.     

在GPU上求解大规模优化问题的反向策略的PSO算法

本文通过对传统粒子群算法(PSO)的分析,在GPU(Graphic Process Unit)上设计了基于一般反向学习策略的粒子群算法,并用于求解大规模优化问题.主要思想是通过一般反向学习策略转化当前解空间,提高算法找到最优解的几率,同时使用GPU大量线程并行来加速收敛速度.对比数值实验表明,对于求解大规模高维的优化问题,本文算法比其他智能算法具有更好的精度和更快的收敛速度.     

并行Pareto多目标演化算法

提出并实现了一个并行Pareto多目标演化算法(PPMEA)，PPMEA算法是一个通过演化算法来解决基于Pareto的多目标优化问题的并行计算模型。在这个算法中，采用了并行演化算法中常用的全局并行模型和粗粒度并行岛模型。构成每个岛的子群体以不同的杂交概率和变异概率各自独立的演化，但是每隔一定的代数它们要交换外部集中的个体。标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

关于并行多重分裂PSD算法的收敛性

本文提出一类迭代求解线性方程组Aa=h的并行多重分裂算法—MPSD算法;并对系数矩阵A为H一阵时,讨论了算法的收敛性.数值例子说明,此算法是行之有效的.     

热方程的一个有限差分区域分解算法

本文给出了热方程的一个有限差分区域分解算法, 这个方法把原问题分解成为几个相互独立的子区域上的问题, 可以并行求解, 然后把这些解作适当的线性组合, 就得到原问题的解.数值实验证实了我们的结论.     

一种基于GPU的并行三维各向异性扩散的超声图像斑点噪声滤波算法

三维的各向异性扩散的斑点噪声滤波算法(3D SRAD)计算密集,在CPU上串行处理运行效率较低,耗时长,不能满足实时系统的需求.为解决此问题,本文基于CUDA平台提出一种并行的3D SRAD算法——3D pSRAD.该算法从数据处理,任务分配以及纹理存储器和共享存储器的使用对并行处理进行了优化.实验结果表明,3D pSRAD提高了运算效率,计算加速比在60以上.     

一类椭圆型变分不等式的修正代数多重网格解法及并行计算

提出了一种修正的代数多重网格解法,来求解具有对称二阶椭圆算子的变分不等式的有限元离散问题.该方法基于离散椭圆型变分不等方程的线性互补性,运用积极集策略,对Gauss-Sidel光滑迭代后的近似解进行一个后处理,以满足不等式约束,从而解决了标准代数多重网格法在求解自适应网格上的变分不等式时不收敛的问题.数值实验表明了该算法在一致网格和h-自适应网格上的计算有效性和健壮性.为了减少计算时间,根据该修正算法内在的并行度,提出了一个并行计算格式,数值结果给出了该并行的加速比和效率.     

求解二维对流扩散方程的交替分带并行算法

根据saul’yev型非对称差分格式和Crank-Nicolson差分格式对二维的对流一扩散方程构造了一类新的并行算法，即交替分带的Crank-Nicolson方法．该方法具有并行性质，可以在高性能的并行计算机上直接计算，稳定性好．数值实验表明，该方法有很好的精度．     

基于CUDA并行的全球海洋表面温度场等值线提取算法研究

在分析GPU并行架构和CUDA灵活可编程性基础上,提出了一种基于区间块搜索的等值线并行提取方法,可应用于全球海洋表面温度格网数据的分析.算法有效减少了等值线追踪过程中重复性的格网遍历及不必要的格网搜索.最后,实验采用了不同规模的海表温度场格网数据进行等值线的提取并比较串并行耗时,结果表明:(1)算法能实现全球海洋表面温度等值线的有效提取并提高其效率,尤其对于大规模格网数据;(2)基于所有实验数据,格网规模大于720×1 440时,相较于串行过程GPU执行体现了其效率上的优势,GPU与CPU串行耗时的加速比最大可达3.124.     

大规模流程模型库的高效检索算法

为了实现对大规模流程模型库的高效检索,本文提出一种基于两级索引(节点索引和边索引)的流程模型库检索(简称流程检索)算法.该算法通过节点索引过滤大规模流程模型库,得到候选模型集,由动态构建的边索引对候选模型集进行第二次过滤,应用子图同构算法对两次过滤后的候选模型进行验证.为进一步加速流程检索过程,将该算法与并行计算模式相结合,提出一种检索效率更高的多路并行检索算法.实验结果表明,本文提出的算法可以显著提高大规模流程模型库的检索效率.     

求解一类线性方程组的并行算法

本文讨论了由求解偏微分方程产生的一种线性方程组的并行算法,并给出了相应的计算复杂度。     

求解函数优化问题的两种异步并行算法

对子空间搜索法（一类多父体重组搜索策略）与群体爬山法相结合的一种随机搜索新算法即郭涛算法的特点进行了分析与实例验证，并在此基础上提出两种异步并行算法，以适应各种类型的并行与分布计算环境。以Bump函数的优化问题为例在超级并行计算机上作了并行数值试验，得到了迄今最好的结果。     

用演化算法研究二电子原子(离子)的外场特性

将求磁场中原子的基态能问题转化成了一个函数优化问题,同时考虑到演化算法在非线性函数优化方面的优越性,将它们结合起来进行了有益的尝试．结果表明演化算法与其他的优化算法相比．能更加有效地用于基态能量的计算,并能在物理学的其他领域得到成功的应用．     

分支定界法及其自组织异步并行实现

在讨论分支定界法的并行计算的基础上，就分支定界法求解分段线性规划问题提出了一种具有自组织功能的并行计算过程，并给出了能提高并行效率的异步并行计算的实施方案．     

求解非线性最小二乘问题的迭代法

基于解线性方程组的Jacobi迭代法的思想，本文提出了一种求解非线性最小二乘问题的迭代法，大量的数值试验表明该迭代法具有较好的收敛性，另外，还将所设计的迭代法进行了并行化。     

求解带状线性方程组的并行分割算法

讨论了求解带状线性方程组的并行分割算法．对影响算法并行效率的约化方程组采取了在多台处理机上重复求解的方法，减少了数据的通信次数，提高了算法的并行效率．算法在一些新的并行计算机系统上使用，达到高并行效率．     

超立方体多处理机上求解Toeplitz三对角线性方程组的并行算法

本文在超立方体多处理机上讨论了求解Toeplitz三对角线性方程组的并行算法,并给出了相应的运算复杂度和通讯复杂度分析。     

有限型多阶段决策问题的并行算法

讨论了在ＭＩＭＤ并行系统上，基于嘉量原理的摹矩阵连摹乘积求多阶段有向图最优路的并行算法．给出了选择顺推方式或逆推方式计算连摹乘的一个计算过程，提出了一个分派到各台处理机的任务基本均衡的ｐ一分划算法，并详细讨论了并行计算的实现，给出了数值试验实例．