基于自适应遗传算法的并行任务分配与调度

在完成"基于Internet的多节点过程交互环境设计与实现"应用项目(远程在线医学诊断)中,提出了一种高度自适应的遗传算法,设计出自适应选择、自适应交叉及自适应变异3种遗传操作算子,无论在精度上还是收敛速度上都较其他的遗传算法有较大程度的提高.经过实践与仿真实验表明,该算法是可行且有效的,并具有较高的自适应性.     

MG方法,FMG方法的自适应并行算法

本文给出多重网格(Multigrid,简称MG)法和完全多重网格(Full Multigrid,简称FMG)法的自适应并行算法。细网到粗网的插值转换均采用同步并行计算,且网格层间迭代转换是自适应的。实际计算表明:自适应同步并行MG、FMG算法可以实现,且后者比前者效率高。对于算法实现中的一些问题,本文亦做了讨论。     

Large-Scale Estimation of Distribution Algorithms with Adaptive Heavy Tailed Random Projection Ensembles

Journal of Computer Science and Technology - We present new variants of Estimation of Distribution Algorithms (EDA) for large-scale continuous optimisation that extend and enhance a recently...     

两种简化的仿射投影自适应滤波算法

在仿射投影算法的基础上,提出了两种简化仿射投影自适应滤波算法（ＳＡＰ）,新算法的收敛速度比传统的能量归一化最小均方误差算法（ＮＬＭＳ）快,而计算量增加不多,易于实现,计算机仿真主宰了上述结论。     

并行数据库上的并行CMD_Join算法

并行数据库在多处理机之间的分布方法(简称数据分布方法)对并行数据操作算法的性能影响很大.如果在设计并行数据操作算法时充分利用数据分布方法的特点,可以得到十分有效的并行算法.本文研究如何充分利用数据分布方法的特点,设计并行数据操作算法的问题,提出了基于CMD多维数据分布方法的并行CMD_Join算法.理论分析和实验结果表明,并行CMD_Join算法的效率高于其它并行Join算法.     

Poisson-Boltzmann方程的并行有限元求解及网格自适应生成

说明如何利用并行自适应有限元软件平台PHG 求解生物分子溶液体系的非线性Poisson-Boltzmann方程,并介绍一种解决这类问题的方法,它将网格生成与自适应计算过程结合在一起,可自动产生合适的网格,避免复杂的曲面网格生成步骤.之前的网格生成工作有：（1） TMSmesh生成高斯曲面的三角网格; （2） TransforMesh删除自相交的三角网格; （3） ISO2Mesh提高表面网格质量3个步骤.而基于PHG的自适应加密模块可以在逐次调整网格的同时保持动态负载平衡,高效地得到计算网格用于近似求解非线性Poisson-Boltzmann方程.计算了小球模型和AChE系统,分别从误差指示子下降阶和溶剂化能收敛的角度验证了方法的有效性,并且还将网格生成算法成功地应用于gA离子通道.     

并行数据库上的并行CMD－Join算法

并行数据库在多处理机之间的分布方法(简称数据分布方法)对并行数据操作算法的性能影响很大.如果在设计并行数据操作算法时充分利用数据分布方法的特点,可以得到十分有效的并行算法.本文研究如何充分利用数据分布方法的特点,设计并行数据操作算法的问题,提出了基于CMD多维数据分布方法的并行CMD－Join算法.理论分析和实验结果表明,并行CMD－Join算法的效率高于其它并行Join算法.     

Parallel Simulated Annealing Algorithms

Simulated annealing (SA) has been considered a good tool for complex nonlinear optimization problems. The technique has been widely applied to a variety of problems. However, a major disadvantage of the technique is that it is extremely slow and hence not suitable for complex optimization problems such as scheduling. There are many attempts to develop parallel versions of the algorithm. Many of these algorithms are problem dependent in nature. We present, in this paper, two general algorithms for SA. The algorithms have been applied to job shop scheduling problem (JSS) and the traveling salesman problem (TSP) and it has been observed that it is possible to achieve superlinear speedups using the algorithm.     

Scalable Parallel Genetic Algorithms

Genetic algorithms, search algorithms based on the genetic processes observed in natural evolution, have been used to solve difficult problems in many different disciplines. When applied to very large-scale problems, genetic algorithms exhibit high computational cost and degradation of the quality of the solutions because of the increased complexity. One of the most relevant research trends in genetic algorithms is the implementation of parallel genetic algorithms with the goal of obtaining quality of solutions efficiently. This paper first reviews the state-of-the-art in parallel genetic algorithms. Parallelization strategies and emerging implementations are reviewed and relevant results are discussed. Second, this paper discusses important issues regarding scalability of parallel genetic algorithms.     

基于直方图的并行结构连接算法

连接操作是最昂贵且常用的数据库操作．在传统数据库系统中,主要的连接操作是等值连接操作,因此,传统的并行连接算法主要集中于并行等值连接操作．另外,随着XML在Web应用中变得越来越重要,XML已经成为Internet上一种新的数据交换标准．对XML数据的连接操作不同于传统数据库中的等值连接操作,它属于结构连接操作．以前适合等值连接操作的并行连接算法并不能有效地解决结构连接问题．因此,第1次提出了并行结构连接问题,并且通过应用直方图的思想于并行连接中,从而提出两种基本的并行XML结构连接算法、等高直方图连接算法和等宽直方图连接算法．实验表明这两种算法具有较好的性能．     

可动态增删关键词的串匹配算法

多关键词匹配算法是网络监测和过滤系统的核心算法。这些实时系统常常要求算法能够方便快速地增加或删除若干关键词,而现有的多关键词匹配算法并不具备动态增删关键词的能力,无法满足实时系统的需要。文章对几种常用的高效的多关键词匹配算法(Advanced Aho-Corasick、Wu-Manber、SBOM)进行了改造和扩充,能够方便快速地增加或删除关键词,使得算法具有更好的适应性。     

全景图中投影模型与算法

全景图技术由于其应用广泛,得到了许多学者的关注,已成为计算机视觉、计算机图形学、虚拟现实等领域的研究热点.本文从全景图的关键技术之一的投影算法出发,介绍了平面变换算法中核心变换矩阵及适用的场景、原则,详细分析各种空面变换算法,主要针对柱形全景技术中的投影算法及其改进算法、球形全景技术中的常规算法、分块对应算法及全向图转换算法和立方体全景技术中的传统算法、二维纹理算法及立体投影算法进行了深入的探讨,对全景图技术中投影算法的发展趋势作了展望.     

计算几何与并行算法

本文首先介绍了计算几何的基本概念,论述了计算几何的四个基本问题,即几何搜索问题、相交问题、邻接问题及凸壳问题。然后重点分析了凸壳构造问题,介绍了其最佳串行算法、及相应的并行算法。接着对一些计算几何的串行及并行算法进行了分析比较。最后提出了笔者对新一代并行计算机系统上设计计算几何并行算法的看法。     

并行遗传算法的研究

在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上,引入遗传算法。进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷,并详细介绍了遗传算法的三种并行模型。最后给出改进的并行遗传算法模型。     

并行LLL算法研究综述

Lenstra-Lenstra-Lovasz（LLL）格基约化算法自1982年被提出以来，已被成功应用于计算机代数、编码理论、密码分析、算法数论、整数规划等众多领域。经过三十多年的发展，串行LLL算法的理论分析和实际效率都已得到显著改进，但仍不能满足密码分析等领域处理较大规模问题的需要。因此，并行LLL算法研究被寄予厚望。对并行LLL算法的研究现状进行了综述，总结了当前并行LLL算法设计与分析中存在的问题和难点，并对其未来发展趋势进行了展望。     

一种理想并行遗传算法模型

文章讨论了并行遗传算法的迁移现象及群体规模估算模型 ,分析了迁移的过程,揭示了迁移的实质,并提出了在理想条件下的迁移计算模型.基于迁移计 算模型导出了粗粒度并行遗传算法进化质量估量模型.实验结果表明,模型比较准确地预测了 在特定领域进化质量的变化趋势.     

并行遗传算法的研究

在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上，引入遗传算法.进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷，并详细介绍了遗传算法的三种并行模型，最后给出改进的并行遗传算法模型．