基于并行模拟的多核集群系统性能预测和分析

针对多核集群系统所表现出的新的性能特征,提出了面向多核集群系统消息传递应用程序的并行模拟模型并设计、实现了一个并行模拟器MCPSim(Multi-core Cluster Parallel Simulator),MCPSim在功能模型和性能模型上体现了片内核间、结点内片间以及结点间等三个层次上消息通信的特点,同时支持对应用的消息数量、通信量等的百分比分布的profiling功能,采用PRIMEJ、acobi3D、NPB IS以及HPL等Benchmark程序对MCPSim进行了测试,结果表明MCPSim性能预测的精度优于BigSim,同时能够广泛应用于针对多核集群系统消息传递应用程序的性能分析中。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

遗传算法收敛性分析

一.引言 遗传算法（Genetim　AIgorithm,GA）是一类以达尔文自然进化论与遗传变异理论为基础的求解复杂全局优化问题的仿生型算法,是一种新的搜索寻优技术,它仿效生物的进化与遗传,根据“优胜汰”的原则,借助选择,交叉和变异等算子,使所要解决的问题从初始解一步步地逼近最优解,尽管这种方法已经在人工智能非线性优化。机器学习。自适应控制和人工神经网络训练,并行处理等方面得到了     

直升机全包线飞行控制律的优化设计及其仿真

提出了一种基于多目标遗传算法的直升机全包线飞行控制律优化设计方法。把直升机全包线飞行控制律设计处理成一个多目标优化问题,并以全部设计点总体性能最优作为多目标优化的总目标,以各设计点性能最优作为子目标,以控制律设计要满足的动、静态指标作为约束条件,以控制律参数作为决策变量,再应用多目标遗传算法进行控制律参数寻优。仿真结果表明,应用该方法所获得的直升机俯仰通道控制律参数具有良好的飞行品质和和较好的适应性,表明该方法是合理的和有效的。     

外测实时数据处理并行计算模式

针对实时中存在外测方案切换时数据抖动较大,影响显示输出效果的情况,提出了并行计算的实时数据处理模式。该模式下不同方案采用不同的跟踪滤波器,方案之间并行计算,择优输出。仿真和分析表明并行计算模式能够降低各个测量方案之间的精度差异,改善显示输出效果。同时,并行计算模式原理明确,格式简单,具有较强的工程应用价值。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。     

基于Fiducial推断的Bayes验前分布的表示

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。提出了一种基于信仰推断 (FiducialInfer ence)观点确定Bayes先验分布的设想 ,有助于解决无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,文中给出了一个实例说明了该方法的应用     

зрланга分布及其在保障性数据分析中的应用

首先对З分布的特点进行了分析,其次运用极大似然法对其分布参数t0进行了估计,然后通过2个实例验证了这种分布的可行性和实用性,最后得出几点结论.     

混合遗传算法的战时舰艇伴随保障人员优化配置

遂行一次作战任务的伴随保障人员总数往往是有限的,针对各舰艇进行人员科学配置,对于缩短战时累计修复时间、提升维修效率意义重大。建立了战时舰艇伴随保障人员优化配置模型,分析了与之相关的因素和限制条件,运用混合遗传算法求解人员配置方案,实现战时舰艇编队累计修复时间之和的最小化,通过数值仿真实验验证了模型及算法的可行性、客观性和高效性,有效缩短了总修复时间。