基于云模型-AHP的制导弹药射击效能评估

对制导弹药的射击效能进行评估在仿真试验领域具有重要的意义。依据某制导弹药的工作原理及影响其射击精度的主要因素,制定了其射击效能评估指标体系。运用层次分析法(AHP)计算了各级指标的权重,划分了评估等级,并在各个指标隶属度的计算中引入了云模型算法。最后,将评估结果以隶属云的数字特征的形式表示出来。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

风场的科学计算可视化在导弹射击中的应用

在导弹射击时,消除风会对导弹飞行造成不利的影响,因此基于可视化分析的研究模型、流程等,利用科学计算方法直观分析优点对风的大小和方向进行分析,并采用开放图形接口对实验风场数据进行了三维图形绘制以提高导弹打击目标的精度,对实际中导弹的风场阻力研究有一定的指导意义.     

多CPU探测机器人分布式体系结构研究

星球探测机器人是一个带有部分自主行为的自主智能机器人系统,它的体系结构不仅决定了系统完成任务的能力、系统对环境事件的反应能力,而且还决定了系统的健壮性.星球探测机器人的容错网络结构是系统设计的核心,文章提出了一个高可靠的分布式计算系统架构,并对架构的容错网络通信技术进行了分析.     

面向云计算的数据中心网络拓扑研究

目前对数据中心网络拓扑的研究主要集中在如何提高结构性能上,却忽略了数据中心网络拓扑是否与云计算机制相适应的问题.针对该问题,建立了一种面向云计算的数据中心网络拓扑结构.研究了在具有该拓扑结构的数据中心网络上执行主流云计算机制的方法.分析了该拓扑结构的网络规模、网络直径等性能.仿真结果表明在具有该拓扑结构的数据中心网络上...     

一种改进的云评估方法

在现有云评估方法的基础上,将云概念化和逆向云发生器引入其中,对原有评估方法进行改进。利用改进后的评估方法对C4ISR系统效能进行评估,使评语的各个数字特征由训练数据得到而非人为确定,进一步消除了评估过程的主观性。     

一种面向移动Agent的多任务并行计算模型及算法

介绍了一种面向移动Agent的并行计算模型,给出了采用十标度策略解决任务排序,采用满射策略解决任务映射的算法。该模型允许多个计算任务在异构主机构成的分布式环境下同时进行计算,并且通过算法优化,降低移动Agent之间的通信成本,减少网络流量。     

二维拉格朗日和欧拉结合法在流处理器MASA上的实现与评测

现代半导体工艺技术的发展使得在单芯片上放置数百个运算单元成为可能,但是全局片上片外带宽受限。通用处理器体系结构不能较好地适应变化,仍然依靠全局片上结构,少量的运算单元。而流体系结构拥有大量的运算单元、鲜明的存储层次,使得在有限的片外带宽下,用高的本地带宽来满足大量运算单元的需求。首先介绍了原型MASA流体系结构,然后给出了爆轰流体力学中的二维拉格朗日和欧拉结合法(Ygx2)在流体系结构上实现的实例研究,最后用时钟精确的模拟器来评测应用的运行性能,结果表明Ygx2应用在500MHz的MASA上运行结果与1.6GHz的Iantium2的比较快近4倍,证实了流体系结构在高性能计算领域的极大潜力。     

一种面向宽带复杂信号侦察的可配置计算应用框架

可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。     

基于栅格分层的逐栅格汇流算法并行化研究

分布式水文模型中的逐栅格汇流算法计算量大,需要借助并行计算以满足大流域长历时模拟的要求。针对目前鲜有对基于隐式有限差分的逐栅格汇流算法进行并行计算研究的情况,基于栅格分层的思想提出一种适用于共享内存并行计算环境的逐栅格汇流并行算法。该算法首先根据流向进行栅格分层,使同一层中栅格的计算相互独立,然后将同一层中栅格的计算任务分配到多个计算单元并行计算。采用C++编程语言与OpenMP并行编程库实现了该算法,并选择河北省清水河流域为实验区,在不同数据规模(30m、90m、270m分辨率)、不同核数(2～20个)以及不同栅格分层方法的情况下对算法性能进行了测试。实验结果表明本文提出的并行算法具有较好的加速比和并行效率,且并行效率随数据规模的增大而增大。栅格分层方法对算法并行性能有明显影响,从上到下的分层方法比从下到上的方法具有更高的并行效率。