采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法

针对阿奎拉优化算法（AO）存在的不足,提出一种采用混合搜索策略的阿奎拉优化算法（HAO）。首先,利用动态调整函数平衡算法的全局探索与局部开发;其次,利用混沌自适应权重来增强算法的全局搜索能力、加快算法的收敛速度;最后,设计新的个体变异概率系数,采用改进型差分变异策略,利用适应度值较优个体引领群体中其他个体开展搜索活动,保持了种群的多样性,增强了算法跳出局部最优能力。通过八个基准测试函数和10个CEC2019测试函数,以及一个工程应用问题的数值实验仿真对所提算法进行实验验证。实验结果表明,所提算法的全局收敛速度和优化精度均得到了明显地改善,跳出局部最优的能力得到了增强。     

一种面向动态链状数据结构的指针定值引用链算法

采用流敏感的方法分析计算过程内操作动态链状数据结构的指针定值引用链.目的是连接对链状数据结构进行定值的语句和引用这些链状数据结构的语句,具体地,每条对链状数据结构进行定值的语句,算法将找出所有引用被该语句定值的链状数据结构的语句的集合.该算法将被整合到我们设计和开发的并行语言mini-SPC中,指导对操作动态链状数据结构的并行程序的正确分析和程序变换.实验表明基于本文的算法能保证操作动态链状数据结构的指针定值引用链的分析精度,提高分析的效率.     

采用多模式飞行的乌鸦搜索算法

针对乌鸦搜索算法（CSA）的不足,提出采用多模式飞行的乌鸦搜索算法（MFCSA）。算法基于觅食能力的强弱,将群体分成觅食能力较强和较弱两个组,觅食能力较强者采用尾随跟踪当前群体最优目标策略,在群体信息指引下飞到群体当前最优位置附近开展搜索活动,增强了算法的局部开发能力; 觅食能力较弱者采用观察和学习强者的觅食方法、遇到危险迅速飞离两种策略,前者可提升算法的全局探索能力,后者可保持种群的多样性。通过15个基准测试函数和两个工程应用问题的数值实验仿真结果表明,MFCSA在优化精度、收敛速度等方面有更好的表现,增强了规避陷入局部最优的能力,稳定性更好。     

一种含共享变量维持声明的并行程序语言

现今的并行编程实践多采用锁来同步对共享资源的访问,编程难且易出错;新引入的原子区构造虽简化了编程,但支持其实现的软硬件技术尚不令人满意.本文就同步提出一种新的语言级抽象-共享变量维持声明,它允许程序员从局部于线程的观点声明当前线程对某共享变量s访问的维持需求,即声明当前线程在运行时从上次访问s到这次访问s期间不允许其他线程访问s.从而,程序员无须考虑该如何使用锁等具体机制来同步对共享变量的访问,也可以避免或解决原子区所面临的一些问题.本文给出了共享变量维持声明的语法和语义描述,讨论了由这种声明信息生成共享变量访问控制代码的方法.