基于内外子区域划分的高阶精度CFD程序异构并行算法

对计算流体力学(CFD)程序CNS提出一种Offload模式下基于内外子区域划分的异构并行算法,结合结构化网格下有限差分计算和四阶龙格库塔方法的特点,引入ghost网格点区域,设计了一种ghost区域收缩计算策略,显著降低了异构计算资源之间的数据传输开销,负载均衡时CPU端的计算与MPI通信完全和加速器端的计算重叠,提高了异构协同并行性。推导了保证计算正确性的ghost区域的参数,分析了负载均衡的条件。在“CPU(Intel Haswell Xeon E5-2670 12 cores ×2)＋加速器(Xeon Phi 7120A ×2)”的服务器上测得该算法较直接将任务子块整体迁至加速器端计算的异构算法性能平均提升5.9倍,较MPI/OpenMP两级并行算法使用24个纯CPU核的性能,该算法使用单加速器时加速1.27倍,使用双加速器加速1.45倍。讨论和分析了性能瓶颈与存在的问题。     

Clustered coverage orienteering problem of unmanned surface vehicles for water sampling

This study investigates a clustered coverage orienteering problem (CCOP), which is a generalization of the classical orienteering problem. The problem is widely motivated by the emerging unmanned techniques (eg, unmanned surface vehicles and drones) applied to environmental monitoring. Specifically, the unmanned surface vehicles (USVs) are used to monitor reservoir water quality by collecting samples. In the CCOP, the water sampling sites (ie, the nodes) are grouped into clusters, and a minimum number of nodes must be visited in each cluster. With each node representing a certain coverage area of the water, the objective of the CCOP is to monitor as much as possible the total coverage area in one tour of the USV, considering that overlapping areas provide no additional information. An integer programming model is first formulated through a linearization procedure that captures the overlapping feature. A two-stage exact algorithm is proposed to obtain an optimal solution to the problem. The efficiency and effectiveness of the two-stage exact algorithm are demonstrated through experiments on randomly generated instances. The algorithm can effectively solve instances with up to 60 sampling sites.     

On competitive analysis for polling systems

Polling systems have been widely studied, however most of these studies focus on polling systems with renewal processes for arrivals and random variables for service times. There is a need driven by practical applications to study polling systems with arbitrary arrivals (not restricted to time-varying or in batches) and revealed service time upon a job's arrival. To address that need, our work considers a polling system with generic setting and for the first time provides the worst-case analysis for online scheduling policies in this system. We provide conditions for the existence of constant competitive ratios, and competitive lower bounds for general scheduling policies in polling systems. Our work also bridges the queueing and scheduling communities by proving the competitive ratios for several well-studied policies in the queueing literature, such as cyclic policies with exhaustive, gated or l-limited service disciplines for polling systems.     

嵌入遗传算法的顺轨干涉SAR海表流场反演新方法

顺轨干涉SAR海表流场探测技术研究对于实现流场探测的全球化、精细化具有重要作用。为了提高海表流场迭代收敛速度和参数反演精度,依据校正系数的参数特点构建适应度函数的约束关系,将校正系数设计问题转化为仿真干涉相位与实测干涉相位差和雷达、平台参数约束条件下的比例因子选择问题,进而设计遗传算法计算校正系数的技术方法,并嵌入海表流场迭代反演算法,从而构建一种反演新方法。星载SAR数据仿真实验结果表明:海表流向反演的均方根误差优于10.0°,海表流速的均方根误差优于0.1 m/s,这符合海表流场反演精度要求。改进的海表流场反演算法可减少2~3次迭代,有效提高了反演效率。研究对于提高顺轨干涉SAR海表流场探测的实效性和准确性具有重要意义。     

先期毁伤原则下武器单元的射击时机分配

以先期毁伤为原则,首次对武器单元的射击时机分配问题进行数学建模。提出一种使毁伤概率密度在时间上靠前分布的武器单元射击时机分配模型,在保证指定瞬时之前以期望概率毁伤目标的前提下,合理分配各武器单元的射击时机,实现对目标的尽早毁伤。根据射击时机分配模型中约束函数的单调性特点,提出一种改进的连续域蚁群算法,使算法自变量满足约束条件的"优良区域"开始搜索,采用搜索窗口平移的方法逐步寻找最好解,提高了算法的搜索速度。实例分析验证了模型和算法的有效性。     

基于改进型粒子群算法的航空多项目调度方法

多项目并举状况下的资源有限-工期最短问题求解,是提高航空企业资源利用率、缩短项目周期的关键。在项目网络计划的基础上,提出了一种改进型粒子群算法对多项目实施并行资源调度,求解多项目最优资源调度方案。该方法通过改进的交叉和变异操作,提高了解的多样性,保证了算法的全局搜索能力。最后,通过对某型飞机的2个并行装配计划进行实例计算,验证了方法的有效性。     

求解旅行商问题的两步法

基于度约束最小树算法提出了一个解决旅行商问题的算法（即两步法）,针对这一算法我们进行了大量的数据实验,数据实验表明算法是非常有效的。     

基于正切算法的轴角数字转换器设计

提出了一种基于正切算法的轴角数字转换器设计方案,并给出了软硬件实现方法。该方案利用峰值采样和查表求角,解决了正切算法的不连续和溢出问题,比传统跟踪式算法的轴角转换器结构简单,使用方便。     

不均匀光照下的虹膜定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法：首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA（version 2.0）1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。     

WSN中基于虚拟锚节点的AD定位算法研究

确定事件发生的位置是无线传感器网络最基本的功能之一,对WSN应用的有效性起着关键性作用。提出了一种基于虚拟锚节点的主动分布式定位算法,该算法可以使待定位节点主动发送定位请求给虚拟锚节点,周期性地接收定位信标,并分布在各个节点上执行定位算法,从而得到节点的预估位置。实验表明,本算法可以有效地提高待定位节点的定位精度和减少残余待定位节点数量。