一种新的用于分布共享存储系统的存储器一致性算法

ＳＶＭ系统或称ＤＳＭ系统是在基于分布存储器的多处理机上，实现物理上分布但逻辑上共享的存储系统．它集共享存储器易于编程和分布存储器可扩充性好于一体，为ＭＰＰ计算机的使用带来了方便．本文首先介绍了ＳＶＭ系统的数据一致性问题及其解决办法，然后提出了一种新的固定分布管理算法ＮＦＤＭＡ，并对此算法作了分析，最后与李凯的固定分布管理算法作了比较．     

一种基于C扩展的SIMD的并行程序设计语言

ＳＩＭＣ（ＳＩＭＤＣ）是通过对Ｃ语言进行语法扩展（未进行语义扩展）得到的支持ＳＩＭＤ（ｓｉｎｇｌｅｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｍｕｌｔｉｐｌｅｄａｔａ）并行程序设计的并行语言．ＳＩＭＣ可方便地描述ＳＩＭＤ并行算法，具有ＳＩＭＤ计算机系统结构定义能力，可支持多种系统结构上的并行算法研究．ＳＩＭＣ语言的模拟执行系统已在单机上实现，并作为作者研究开发的ＳＩＭＤ计算机程序设计及性能评价模拟环境的并行程序设计语言，用于ＳＩＭＤ计算机算法及结构的性能评价.     

MSC与Navistar携手闯世界

仿真软件公司ＭＳＣ．Ｓｏｆｔｗａｒｅ于１９９９年１２月１４日宣布与Ｎａｖｉｓｔａｒ国际公司合作,提高Ｎａｖｉｓｔａｒ技术和工程中心的结构分析速度与精度。ＭＳＣ．Ｓｏｆｔｗａｒｅ与Ｎａｖｉｓｔａｒ专家协同开发的ＭＳＣ．Ａｃｕｍｅｎ软件,将使Ｎａｖｉｓｔａｒ设计工程师能够在结构设计过程中极大地缩短建模和模拟时间。此项合作的目的是为了在专家资源有限的条件下,使一般设计人员在模拟产品性能上所花费的时间大大缩短,防止产品开发周期的延长。利用ＭＳＣ·Ａｃｕｍｅｎ,在产品ＣＡＤ造型完成的同一天就能模拟产品性能…     

多库条件下冗余数据一致性保证新措施—多库连运操作机制

本文提出了一种多库条件下冗余操作数据一致性保证措施：通过属性一库（表）名链表映射机制实现多库透明连支操作。文中给出了查询,修改,追加等相应操作的数据结构和操作算法,指出了此法可用于ＤＢＭＳ的内部构造,ＤＢＭＳ的应用层操作和分布式数据库系统的构造。     

一种评价2－D Mesh网络性能的方法

本文提出了一种评价２－ＤＭｅｓｈ性能的方法—消息流量法,并且利用这种方法对切换机制为Ｓｔｏｒｅ－ａｎｄ－Ｆｏｒｗａｒｄ、路由算法分别为ＡＲ和ＤＯＲ时的２－ＤＭｅｓｈ性能进行了分析,最后给出了分析和模拟的比较结果．     

一种评价2—DMesh网络性能的方法

本文提出了一种评价２－ＤＭｅｓｈ性能的方法－消息流量法，并且利用这种方法对切换机制为Ｓｔｏｒ－ａｎｄ－Ｆｏｒｗａｒｄ，路由算法分别为ＡＲ和ＤＯＲ时间的２－ＤＭｅｓｈ性能进行了分析，最后给出了分析和模拟的比较结果。     

Win2000注册表的应用

删除多余的 ＤＬＬ文件 在Ｗｉｎ２０００的Ｓｙｓｔｅｍ子目录下存有大量的ＤＬＬ文件,这些文件可能被系统或应用程序共享。但是由于经常安装和卸载软件,就会在Ｓｙｓｔｅｍ目录下留下一些ＤＬＬ垃圾文件。它们不但占用了硬盘空间,而且还降低系统的运行速度。删除它们的步骤如下： １．运行“ＲＥＧＥＤＩＴ”,打开注册表编辑器。 ２．打开 ＨＫＥＹＬＯＣＡＬ　ＭＡＣＨＩＮＥ＼Ｓｏｆｔｗａｒｅ＼Ｍｉｃｍｓｏｆｔ＼ Ｗｉｎｄｏｗｓ＼ ＣｕｒｒｅｎｔＶｅｒｓｉｏｎ＼ ＳｈａｒｅｄＤＬＬｓ分支。 这里ＳｈａｒｅｄＤＬＬｓ子键记录…     

Scandisk磁盘维护程序的应用

本文简要介绍了ＭＳ－ＤＯＳ６．０操作系统提供的ＳｃａｎＤｉｓｋ系统程序，如何对磁盘的文件分区表ＦＡＴ，目录结构，文件系统以及磁盘表面物理结构分析诊断，修复功能以及在使用中应注意的问题。     

电信计费程序中的算法与数据结构

ＳＤＰ（Ｓｏｕｒｃｅ Ｄａｔａ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）是上海市长途电信局“长途电信营业帐务系统”（ Ｔｅｌｅｃｏｍ ｍ ｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＢｉｌｌｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ,ＴＢＳ）中的原始数据处理子系统。ＴＢＳ是一个集原始数据处理、客户管理、帐务处理于一体的大型数据处理系统,在ＶＡＸ／ＶＭＳ操作系统下用ＰＡＳＣＡＬ语言实现。本文将介绍ＳＤＰ的软件结构设计及数据结构设计,并详细讨论几种对ＳＤＰ的时间和空间效率至关重要的算法和数据结构     

新一代三维CAD系统──SOLID EDGE

纯Ｗｉｎｄｏｗｓ的ＣＡＤ系统Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统的底层。ＳＯＬＩＤＥＤＧＥ是真正的原创Ｗｉｎｄｏｗｓ软件。它不是将工作站软件生硬地搬到Ｗｉｎｄｏｗｓ,而是充分利用了Ｗｉｎｄｏｗｓ基于组件对象模型（ＣＯＭ）的先进技术重写代码,这就使得习惯使用Ｗｉｎｄｏｗｓ软件的用户倍感亲切。ＳＯＬＩＤＥＤＧＥ调动全部Ｗｉｎｄｏｗｓ的功能,提高设计工程效率,缩短学习时间,减少培训费用和对系统的管理。ＳＯＬＩＤＥＤＧＥ与ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＯｆｆｉｃｅ兼容,与Ｗｉｎｄｏｗｓ－ＯＬＥ技术兼容,这使得设计师们使用ＣＡＤ系…     

求解SAT问题的分级重排搜索算法

局部搜索法在ＳＡＴ问题上的成功运用已引起越来越广泛的重视,然而,它在面对不可满足问题例时的局限性不能不被考虑．分级重排搜索算法ＭＳＲＡ（ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅｓｅａｒｃｈｒｅａｒｒａｎｇｅ－ｍｅｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ）正是为克服局部搜索法的不完备性而提出的,准确地讲,它是几种算法在思想上的集成,但为明确起见,把其最典型的分级重排过程作为名称．分级重排搜索算法在求解ＳＡＴ问题时,能表现出优于单一求解策略（如局部搜索法或回溯算法）的明显特性．由于可根据约束条件的强弱来估计ＳＡＴ问题例的可满足性,因此能够以此来确定更有效的求解策略．     

基于加强概率控制策略的SAT局部搜索算法

局部搜索算法是目前求解SAT问题比较有效的方法,而Sattime算法是在SAT国际大赛中获得大奖的一种典型局部搜索算法。在Sattime算法的求解过程中,记录变元翻转事件流数据库,通过数据分析与模式挖掘,发现Sattime算法的局部搜索行为中会出现相邻搜索步选择同一个变元的现象,即所谓的回环现象,从而降低了求解效率。为解决此问题,提出两种概率控制策略：加强子句选择策略和加强变元选择策略,并将这两种策略应用到Sattime算法中,形成新的局部搜索算法Sattime-P。实验结果表明,与Sattime算法相比,改进后的Sattime-P算法求解效率有显著的提升。该方法也对其他局部搜索算法的改进具有参考价值。     

SAT问题中局部搜索法的改进

局部搜索方法在求解SAT问题的高效率使其成为一研究热点．提出用初始概率的方法对局部搜索算法中变量的初始随机指派进行适当的约束．使在局部搜索的开始阶段,可满足的子句数大大增加,减少了翻转的次数,加快了求解的速度．用该方法对目前的一些重要的SAT问题的局部搜索算法(如WSAT,TSAT,NSAT,SDF等)进行改进,通过对不同规模的随机3-SAT问题的实例和一些不同规模的结构性SAT问题的实例,以及利用相变现象构造的难解SAT实例测试表明,改进后的这些局部搜索算法的求解效率有了很大的提高．该方法对其他局部搜索法的改进具有参考价值。     

求解SAT问题的改进粒子群优化算法

利用限制哆公式的相关理论将可满足性问题（SAT）等价转换为定义在{0,1}^n上的多项式函数优化问题,并将二进制粒子群优化算法（BPSO）与局部爬山搜索策略相结合,给出了一种求解SAT问题的新算法：基于局部爬山搜索的改进二进制粒子群优化算法（简称IBPSO）．数值实验表明,对于随机产生的3-SAT问题测试实例,该算法的计算结果均优于著名的WalkSAT算法和SATI．3算法．     

求解SAT问题的拟人退火算法

该文利用一个简单的变换，将可满足性（SAT）问题转换为一个求相应目标函数最小值的优化问题，提出了一种用于跳出局部陷阱的拟人策略，基于模拟退火算法和拟人策略，为SAT问题的高效近注解得出了拟人退火算法（PA），该方法不仅具有模拟退火算法的全局收敛性质，而且具有一定的并行性，继承性。数值实验表明，对于本文随机产生的测试问题例，采用拟人策略的模拟退火算法的结果优于局部搜索算法，模拟退火算法以及近来国际上流行的WALKSAT算法，因此拟人退火算法是可行的和有效的。     

一种SAT邻域的快速搜索算法

用局部搜索算法求解SAT问题．通常都需要在较大的邻域中。寻找合适的邻解。如果对邻域中的每个邻解。都通过重新判断每个子句是否为可满足来得到其可满足的子句个数．则时间耗费较多。已经有一些经典的处理方法．例如通过修改邻域结构．来减小搜索空间。从另外一个角度来考虑搜索过程．根据当前解和邻解的内在关系．介绍一种SAT邻域的快速搜索算法。该算法能在不影响解质量的前提下．快速寻找合适的邻解．从而进一步提高局部搜索算法的求解速度。另外．该算法还提供用于提高解质量的信息。有助于研究新的局部搜索算法。     

基于格局检测的模型计数方法

模型计数是指求出给定命题公式的模型数,是SAT问题的泛化.模型计数在人工智能领域取得了广泛应用,很多现实问题都可以规约为模型计数进行求解.目前,常用的模型计数求解器主要有Cachet与sharpSAT,它们均采用完备方法且具有高效的求解能力,但其求解效率对模型数不敏感.有理由猜测：当给定问题的模型较少时,不完备算法可能发挥其效率优势而更适合模型计数.局部搜索是求解SAT问题的高效不完备方法,Cai等人提出了格局检测策略,并将其应用到局部搜索方法中,提出了SWcc算法,具有很高的求解效率.对SWcc算法进行扩充,分别得到了迭代法与优化后的增量法两种效率较高的不完备模型计数方法,给出了两种方法的思路和具体实现.最后给出了大量测试样例的实验结果,以验证当给定合取范式的模型较少时,该迭代法与优化后的增量法的求解效率有所提升.     

图着色问题的一个最小冲突权值学习算法

图着色问题(GCP)是NP完全问题．近年来求解GCP的启发式局部搜索算法引起人们的关注,GSAT是最著名的局部搜索算法之一．许多局部搜索算法引入跳出局部极小的机制来提高搜索效率,权值学习是一种被广泛采用的方式之一．我们从一些权值学习局部搜索算法抽象出一个通用的权值学习算法(SWLA),进一步把SWLA和GSAT相结合提出了最小冲突权值学习算法(MCWLA),算法还应用还原策略和“权值交叉”算子来提高搜索后期的效率．算法在求解一些难解测试范例时显示出较高的效率,能求得GSAT及SWLA无法求得的最优解．     

Automated discovery of local search heuristics for satisfiability testing

The development of successful metaheuristic algorithms such as local search for a difficult problem such as satisfiability testing (SAT) is a challenging task. We investigate an evolutionary approach to automating the discovery of new local search heuristics for SAT. We show that several well-known SAT local search algorithms such as Walksat and Novelty are composite heuristics that are derived from novel combinations of a set of building blocks. Based on this observation, we developed CLASS, a genetic programming system that uses a simple composition operator to automatically discover SAT local search heuristics. New heuristics discovered by CLASS are shown to be competitive with the best Walksat variants, including Novelty+. Evolutionary algorithms have previously been applied to directly evolve a solution for a particular SAT instance. We show that the heuristics discovered by CLASS are also competitive with these previous, direct evolutionary approaches for SAT. We also analyze the local search behavior of the learned heuristics using the depth, mobility, and coverage metrics proposed by Schuurmans and Southey.     

MAX-SAT问题一种改进的局部搜索算法

局部搜索算法是求解大规模SAT问题的高效算法。经典的局部搜索算法有GSAT、WSAT、TSAT、NSAT等,但这些算法的初始解都是随机产生的。本文提出了用单纯形法产生“初始概率”（每个变量取1的概率）,用“初始概率”对局部搜索算法中变量的初始随机指派进行适当的约束,使在局部搜索的开始阶段,满足的子句数大大增加,加快了收敛的速度。通过对不同规模的随机STA问题实例的实验表明,这些改进有效地提高了局部搜索算法求解SAT问题的效率。