基于多层循环并行化的负载平衡优化

负载平衡是并行处理中的一个重要概念。参与一个程序执行的各处理机所承担的工作量是否均衡直接影响该程序的并行性能。本文对面向MPP系统程序循环级并行化中负载平衡的优化进行了探讨,提出了优化策略及其实施算法。     

分布式虚拟现实系统中基本结构对象的分析

通过对现有几个系统实现的分析研究,提出实现分布式虚拟现实系统的最基本的九类结构对象及系统基本软件框架,主要对这些基本结构对象的功能及对象之间的关系进行详细的阐述,同时还对某些对象的具体实现方案作一些探讨,以方便分布式虚拟现实系统的构造     

判决元理论及其在武器分配中的应用

介绍了判决元理论的基本内容〔１〕,并将此理论用于解火控领域的武器分配问题（ＷｅａｐｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ,简称ＷＡＰ）,从而提出一种新的分配算法。通过２２个战例的仿真,结果表明,本算法收敛速度快,而且能收敛于理想的稳定状态。因此,在大规模的海战系统和高性能防空系统中,这种算法有着十分广阔的应用前景。     

DIS 预估算法研究

ＤＲ算法是分布式交互仿真（ＤＩＳ）技术的关键技术之一。对ＤＲ算法的基本思想进行了研究,并进一步研究了ＤＲ模型。     

可分椭圆型偏微分方程的 FACR(L)算法及其并行实现

文中就解Dirichlet 边界条件的Poisson 方程给出了FACR(L)算法及其并行实现过程,讨论了FACR(L)算法的计算复杂性,给出了针对向量机YH—1的算法的参数L 的优选公式,在YH—1机上得到了较为理想的,数值试验结果。     

A heuristic for maximizing the number of on‐time jobs on two uniform parallel machines

We consider the problem of maximizing the number of on‐time jobs on two uniform parallel machines. We show that a straightforward extension of an algorithm developed for the simpler two identical parallel machines problem yields a heuristic with a worst‐case ratio bound of at least . We then show that the infusion of a “look ahead” feature into the aforementioned algorithm results in a heuristic with the tight worst‐case ratio bound of , which, to our knowledge, is the tightest worst‐case ratio bound available for the problem. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

一个快速的临界跟踪策略 VLSI故障模拟新方法

运用九故障信息标记（X,D,M,R,E,Q,T,P,U）,提出了加速扇出重汇聚引线临界性计算的一种故障模拟新方法,理论分析表明该方法是有效的。     

高炮瞄准具性能综合测试系统的实现

前置角的准确度是表征高炮瞄准具综合性能的重要指标,而在现有条件下无法对其进行精确测试。为此设计一性能综合测试系统,根据在最佳零位和空回条件下高炮前置角测试结果与理论值间的偏差值,实现对瞄准具性能的准确评估。     

基于内容的月球影像检索并行框架设计

基于内容的月球影像检索面向月球探测计划获取的大量遥感数据,根据影像视觉内容,提供一种方便而高效的检索方式。为提高其检索效率,在对基于内容的月球影像检索过程进行分析的基础上,运用Petri网完成过程建模与并行化分析。提出一种基于内容的月球影像检索并行框架,并据此部署实验系统,将嫦娥月球影像等实际数据集投入其中进行检索实验。结果表明,基于内容的月球影像检索并行框架能够有效提升查询检索效率。     

基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集操作

空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。