面向SIMD向量化的循环优化技术研究

随着SIMD扩展技术的不断发展,自动向量化逐步成为程序优化的重点。然而,大部分程序本身不能直接被向量化,需要通过循环变换来发掘潜在的并行性。首先以Open64中的循环变换为例概括介绍了传统的循环优化方式,然后从多面体表示、循环变换建模方法和代价模型等3个方面具体介绍了多面体模型指导的循环变换技术,最后对两种循环优化方式的优缺点进行了对比分析。     

利用NSGA-Ⅱ算法求解供水管网优化改造模型

为提高供水管网优化改造模型的客观性,给出更合理的优化结果,对供水管网改造单目标优化模型进行适当处理,将水力约束条件转化为独立的目标函数,建立供水管网改造多目标优化模型.利用面向多目标优化问题求解的非控制排序遗传算法-II(NSGA-Ⅱ)求解多目标管网优化改造模型.通过算例验证,算例管网中低压节点问题、管段负荷过大问题、管段改造投资问题,由于都作为目标函数进行求解,给出综合考虑三方面问题的优化结果.通过多目标建模思想以及面向多目标问题优化算法(NSGA-II)的引入,解决单目标模型无法描述管网改造为多目标问题的矛盾,克服采用权重系数或惩罚函数带来的不确定因素.并通过引入人工诱导基因变异算子,加快种群向可行解域的收敛速度,提高算法的收敛速度,而且改善解的合理性.     

铅锌烧结过程透气性的智能集成建模与优化控制

通过模糊分类的方法，将铅锌烧结过程透气性建模的数据进行分类成为高低温烧结子空间，分别建立两个相同结构和算法的神经网络模型并进行模型集成。通过专家规则将烧结状态透气性预测的结果用于指导铅锌烧结过程的优化控制。该研究采用包括神经网络、模糊逻辑规则等在内的各种技术的集成来建立烧结过程透气性状态的预测模型，然后设计基于烧结过程透气性状态预测模型的优化控制器的优化控制操作参数，使指标参数得到优化。     

基于调用链分析的低功耗编译优化

现有的许多研究提出用各种编译器导向的方法来静态或动态地管理SPM(Scratch-Pad Memory)内容,以取得对SPM部件的最佳利用,其关键问题是如何最大化地重复访问SPM中的内容。针对此问题,通过分析程序调用序列,构造低功耗编译优化,使无调用链关联函数的局部变量共享全局存储单元,以降低程序运行时对内存的需求,并提高相应存储单元的利用率。该优化编译可以与现有编译器导向的数据SPM管理策略相结合,提高现有方法的性能和功耗效果。     

三目标遗传粒子算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化是提高电网高效运行和节能的关键环节。建立了综合考虑有功网损最小、电压偏差最小及静态电压裕度最大的三目标电力系统无功优化模型。提出了遗传粒子群(GAPSO)混合算法,并将算法运用于IEEE14与IEEE30节点电力系统无功优化中。该算法先通过选择操作,选出优秀的样本,在利用交叉操作增加种群的多样性。然后进行变异操作提高种群的局部搜索能力。通过数据计算和比较GAPSO算法在收敛速度、精度和全局搜索能力上均优于常规GA算法和PSO算法。结果验证了模型和算法的有效性和实用性。     

基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法

针对嵌入式多核系统中的实时性和能耗问题,提出了基于粒子群优化的多核处理器系统节能调度算法.通过对多核处理器系统任务调度和能量消耗的分析,建立了新的编码策略和相应的目标函数,将任务划分、任务调度及电压选择3个过程整合到粒子群算法的一个单迭代寻优循环中,并兼顾系统的实时性,将问题转化为有约束的粒子群优化问题,利用可行性规则的约束处理技术,形成基于约束粒子群优化的整体节能调度算法.实验结果表明:本文算法能以较快的速度收敛于使系统能耗更少的调度解.     

三级供应链循环取货成本优化模型

针对由多个供应商、集配中心和制造商组成的3级供应链的补货策略问题,基于供应链协同运作思想,将多个供应商按照一定规则分组,建立了循环取货方式下关于集配中心补货的成本优化模型.通过模型求解,得到了各组供应商在实施循环取货策略下对集配中心的最优补货次数.算例分析表明,在集配中心运作模式下,采用循环取货方式,能有效地减少运输费用并降低供应链总成本.     

基于神经网络的三极管温度特性模型研究

温度对三极管的性能影响较大,使得电路中的静态工作点出现不稳定现象．采用神经网络技术分析实际环境温度对三极管放大特性的影响,并通过实测数据和利用线性均差法得到的数据建立三极管温度特性的神经网络模型．利用该模型可预测温度对放大倍数的影响,掌握电路系统的温度漂移．从而为优化系统性能提供设计依据．     

眼科病床的合理安排

对医院FCFS(First come,First serve)住院规则下的M/M/S/∞模型进行了研究.提取病床使用情况的相关指标,利用TOPSIS法确立合理的评价指标体系.将病床安排转化为平行机排序问题,结合SPT算法,建立新的病床安排模型.建立动态平衡排队模型,给出病人门诊后的大致入院时间区间.运用优化理论建立使病人在医院停留时间最短的病床比例分配模型.     

基于DM6446的齿轮参数图像测量算法优化

该文结合TMS320DM6446处理器的特点,对齿轮参数的测量算法进行了优化。首先对算法的循环进行优化,在此基础上配置二级Cache结构,并利用Ping-Pong双缓存结构和EDMA技术,高效的库函数以及编译优化选项等技术对算法进行优化。测试结果表明,优化后算法的处理性能加速比为42,为齿轮参数的实时测量提供了有利基础。     

基于图形分割的城市地下车库车位排布优化方法

为辅助设计师排布外轮廓形状复杂、面积大、障碍物多的大规模地下车库,针对局部复杂轮廓内同向车位与车道共同优化排布问题,提出了基于图形分割的混合整数线性规划模型.考虑了车位排列角度及位置的优化,能够处理任意轮廓内的车位与车道排布.开发了基于粒子群优化的分解算法,并通过实际的工程图纸验证了模型和算法的有效性.结果表明,该算法能快速有效地排布局部车位,辅助设计者给出最佳优化排布方案.开发的可视化及人机交互功能可大大提高设计者的开发效率.     

利用分形求约束问题的全局最优解

给出了几种基本几何图形的分形构造方法，并利用这种方法给出一种求解约束优化问题全局最优解的直接解决，算例表明，与一般的优化问题解法相比较，分形算法具有完全不依赖初始点、适用于任何以任意多边形或多面体为约束条件的非线性优化问题的优点。该方法充分利用了分形可以填满任意三角形、四面体等基本几何图形的这一特性。它可以很容易地推广到约束条件为平行四边形、平面上任意多边形以及三维以上空间中任意多面体或超多面体的优化问题上。     

广义凸多面体集上法锥映射图集的预解锥刻画

为了在自反Banach空间中,对广义凸多面体集上法锥映射图集的极限法锥进行刻画,进而对广义凸多面体集上参数变分不等式系统解的稳定性进行分析,依据变分分析与广义可微性理论,研究了广义凸多面体集上法锥映射图集的预解锥,得到了用广义凸多面体集的余切锥对广义凸多面体集上法锥映射图集的预解锥进行刻画的结果,推广了一般凸多面体集上法锥映射图集的预解锥的余切锥表示结论.     

一种二维不规则零件优化排样算法

将模拟退火算法和粒子群算法相结合，提出了一种基于模拟退火的粒子群算法。采用交叉和柯西变异运算，提高了算法的收敛速度和精度。将该算法应用于求解二维不规则零件排样问题，首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题，然后应用该算法进行优化求解，在求解过程中应用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调。排样结果表明该算法是行之有效的。     

一种快速生成三维混凝土骨料模型的混合实现方法

三维随机骨料混凝土模型是由骨料、砂浆基体以及界面层组成的三相复合材料,基于Fortran和ANSYS软件提出了一种快速生成含高体分比球形骨料混凝土模型的混合实现方法,并在此基础上生成三维椭球形骨料（卵石）模型、凸多面体骨料（碎石）模型以及混合模型。算例结果表明,这种新方法可以快速生成三级配球形颗粒混凝土模型所需的骨料数据,相应的骨料投放含量能达到65%左右。混合方法可将骨料颗粒和界面层分离开来,在有限元网格剖分时避免了复杂的单元属性判别。通过对椭球形骨料模型和凸多面体骨料模型的有限元数值模拟,进一步验证了该混合方法的有效性。     

基于试验设计近似模型优化方法及其在离心泵上的应用

针对许多已有的优化方法中存在着一些无法克服的缺陷,本文提出了基于试验设计的近似模型优化方法:该优化方法以实验设计为指导结合目标函数评估手段获得样本数据点集合,在此基础上运用近似模型拟合技术建立自变量与响应值之间的近似模型;然后利用数值优化方法求取该优化模型的最优解,即为所求问题的最优解。本文应用这一优化方法对一离心泵叶轮进行了优化设计,优化结果表明这种新的优化方法具有高效和精确的优点。     

Interpolation Fitting Algorithm in Time-Space Domain of Differential Barometric Altimetry

In order to overcome the limitations of a unitary reference station in mobile communication positioning network differential barometric altimetry (DBA) and broaden the action scope of the reference station and improve positioning accuracy of elevation, an integrated interpolation algorithm model based on generalized extended approximation (GEA) algorithm and Kriging interpolation in time-space domain of reference station is proposed. In the time domain, barometric measured data is considered the maximum value estimated by bilateral extension to avoid wrong direction of estimation, which is approaching true value. In the spatial domain, barometric relevance among multiple reference stations is utilized, the weighted coefficients of multiple reference stations is calculated by the integrated algorithm model based on the GEA algorithm and Kriging interpolation. The impact of each reference station to the measured station is quantified, so that a virtual reference station is constructed, which can overcome the limitation of barometric correction by a unitary reference station. In addition, the measurement error due to irregular change in atmospheric pressure will be eliminated.     

多面锥内外表示形式的相互转化

从多面锥与极锥的关系出发,对满秩和降秩情形采用统一的处理方式,提出了多面锥内、外表示形式相互转化的构造性方法．该方法具有直观性、可操作性等特点,并给出了相应的几何解释及算例．     

Fault Diagnosis of Analog Circuit Based on PSO and BP Neural Network

In order to improve the speed and accuracy of analog circuit fault diagnosis,using Back Propagation Neural Network(BPNN),a new method is proposed based on Particle Swarm Optimization(PSO)to adjust weights of BP neural network.The model can not only overcome the limitations of the slow convergence and the local extreme values by basic BP algorithm,but also improve the learning ability and generalization ability with a higher precision.The response signals of analog circuit is preprocessed by Wavelet Packet Transform(WPT)as the fault feature.The simulation result shows that the proposed method has higher diagnostic accuracy and faster convergence speed,which is effective for fault location.     

立面二维水流数学模型

采用修正Ｋ—ε模型封闭Ｒｅｙｎｏｌｄｓ方程作为紊流控制方程,引入通度概念处理曲面不规则边界,用ＶＯＦ法追踪自由表面,对闸孔出流和溢流坝过坝水流及水跃等一类复杂流速场进行数值模拟。计算结果表明,所建数学模型能够较好地模拟此类水流现象。