一种高效并行的匹配场反演混合优化算法

为解决浅海匹配场反演所面临的复杂的参数优化问题，设计了一种基于差异进化算法与下山单纯形算法的混合优化算法。差异进化算法是一种并行的全局优化算法，其优化机制使其在优化的起始阶段有较高的效率，但不能持续；下山单纯形算法是一种对目标函数梯度信息敏感的局部优化算法，具有很强的压缩参数向量的能力。利用所导出的检测差异进化算法效率跌落的机制，将2种算法有机结合，以下山单纯形算法强的参数向量压缩能力保证差异进化算法持续进行全局、并行搜索，得到一种高效的全并行混合优化算法。高维函数优化与匹配场反演仿真算例表明，该算法能有效解决复杂场合下的参数优化问题。     

非线性规划问题的单纯形算法

本文主要针对单纯形算法进行深入的研究,对经典单纯形算法进行了修改,并给出了修改后新的算法的计算步骤,修改的单纯形算法对初值的适应范围更宽,能加速计算收敛速度,可以避免迭代过程中的单纯形退化现象。     

基于单纯形模拟退火算法的网架结构优化设计

针对单纯形和模拟退火算法的优缺点,单纯形模拟退火算法将两种算法有机地结合起来,充分利用了单纯形算法收敛速度快以及模拟退火算法的随机突跳、不易陷入局部极小点的特性。两种算法结合,互相补充不足,大大提高算法的效率,并消弱了对参数选择的苛刻性。应用单纯形模拟退火算法对网架结构进行优化设计,并对模拟退火算法中参数的选择进行了探讨,算例分析表明了单纯形模拟退火算法应用在网架结构优化中的可行性和有效性。     

基于单纯形模拟退火算法的网架结构优化设计

针对单纯形和模拟退火算法的优缺点，单纯形模拟退火算法将两种算法有机地结合起来，充分利用了单纯形算法收敛速度快以及模拟退火算法的随机突跳、不易陷入局部极小点的特性。两种算法结合，互相补充不足，大大提高算法的效率，并消弱了对参数选择的苛刻性。应用单纯形模拟退火算法对网架结构进行优化设计，并对模拟退火算法中参数的选择进行了探讨，算例分析表明了单纯形模拟退火算法应用在网架结构优化中的可行性和有效性。     

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.     

求解超大型线性规划的并行单纯形算法

提出了一种求解超大型线性规划的并行单纯形算法，将原线性规划分成若干个子线性规划，每台计算机用单纯形法计算一个子线性规划，各机间象高斯消去法一样分块消去、分块回代，当满足一定条件时得到原线性规划的最优解．     

一种采用聚类单纯形搜索的引力算法

提出了一种基于聚类和单纯形法的中心引力优化算法,该算法引入了一种聚类单纯形算子,利用聚类方法选择合适的个体以构成单纯形的顶点,周期性地把单纯形算子搜索得到的最优个体迁移到中心引力算法的种群个体中．依靠聚类单纯形算子提高中心引力算法的局部搜索能力和收敛速度,聚类单纯形算子依靠中心引力算法跳出局部最优．实验结果表明,改进后的算法比其他常见优化算法有更好的收敛精度和收敛速度．     

关于单纯形算法的讨论

本文分析了单纯形算法的主要特点。给出了判定单纯形算法最有效性的充分条件，提出了改进求解线性规划的方向。     

基于不动点算法和K_2（m）剖分的遗传算法的改进

针对n维闭包腔函数优化问题,把单纯形自映射不动点算法与遗传算法结合进行求解。首先将解空间利用同胚映射转化为n维标准单纯形,然后对n维标准单纯形进行K2（m）剖分和相应的整数标号得到个体的承载单纯形顶点的标号信息,依据顶点信息和函数设计编码和遗传算子,当个体的承载单纯形是全标单纯形时,算法终止,得到优化问题的近似解。算例结果表明,改进后的算法在6代之内完成收敛,显示了极高的全局优化形态与计算效率。     

原始—对偶单纯形算法

原始——对偶单纯形算法是解线性规划问题的一种有效算法.它比原始单纯形法、两阶段单纯形法、对偶单纯形法具有更大的优越性.本文扼要介绍了原始——对偶单纯形算法及其数学模型,算法步骤和框图,并给出了算例.     

某型号飞机机翼动力特性的并行计算

给出了基于MPP编程环境的杆-板组合结构问题动力分析并行算法．包括杆-板组合结构问题单元刚度矩阵的并行计算和广义特征值问题的并行计算．并将该算法用于某型号飞机机翼动力特性的并行计算,在并行计算机PAR95上的数值试验表明所结算法是非常有效的．     

基于网络并行计算的分布式并行遗传算法的结构优化

网络并行计算是当今并行计算发展的新方向．在网络并行环境下探讨了并行遗传算法进行结构优化设计及其算法的实现方法．并在四台PC机组成的网络平台上,进行了桁架结构优化设计的数值测试．计算结果表明,设计的并行算法在网络并行计算环境中具有较高的加速比和效率,同时验证了并行遗传算法用于结构优化是可行的和有效的．     

图象识别的并行处理方法

阐述了图象识别的并行处理方法的两个方面———并行体系结构和并行算法．首先从图象识别过程入手，提出了处理锥的概念，随后对并行体系结构和并行算术算法进行了分类，在并行体系结构和并行算法之间建立了映射关系．并对并行处理方法在未来图象识别中的发展趋势作了一定的预测     

地球物理数据处理与并行计算

地球物理勘察的新技术、新方法对计算机的速度和内存提出了严峻的挑战．数据处理量的快速增加，使当今单计算机已难以满足其计算需求，采用并行计算技术来提高处理速度成为良好的解决方案．讨论和分析了并行计算在地球物理数据处理中的研究现状和进展：在地震方法中，各种并行处理方法已经取得较多研究成果，并在大型并行计算机上广泛应用；非地震方法中，主要基于COW机群的一些并行方法也进行了试验并得到初步应用．     

平行算子及其在图像平行结构检测中的应用

平行直线以及具有平行结构的多边形在图像中的体现非常丰富,以往的研究一般通过直线斜率相等判断两直线平行,对具有平行结构的多边形的检测需要预先给定信息或者适用范围狭窄,针对一般平行结构检测的研究一直较少。作者在充分研究平行结构特性的基础上,基于距离信息提出了平行算子的概念,实现了图像中平行结构的检测。首先,利用点线距离及点间距离的关系给出平行算子的定义;然后,获取图像中的有效像素,并基于平行算子得到所有平行点组;随后,根据方向信息合并平行点组,利用Hough变换实现图像中平行线的检测;最后,验证直线交点之间线段的存在性,根据存在线段的端点位置实现多边形检测。实验结果表明：本文定义的平行算子能够很好地检测到实际图像中的平行点组,在平行精度要求不高的条件下可以抵抗较大的噪声;基于平行算子的图像平行结构检测算法可以准确检测出图像中的平行直线及具有平行结构的多边形。本文提出的算法可准确检测出图像中的平行结构,具有普遍性。     

地下洞室开挖的并行计算

介绍了有限元分析的力学理论,提出开挖释放荷载的计算方法和模拟思路。基于Krylov子空间迭代法和预条件技术,采用基于区域分解思想的粗粒度并行策略开发了地下洞室群开挖模拟的并行有限元程序。最后,用算例说明并行计算的高效性。     

解线性最小二乘问题的并行算法

介绍了一种求解线性最小二乘问题的并行算法,并讨论了所设计算法的并行效率,最后给出了数值实验结果。算法的实质是一种并行消元求解线性方程组的直接法．在消元过程中直接消元,无需选主元,从而节省了计算时间。     

QPSK并行解调技术研究

建立了一种QPSK并行解调模型,并对定时同步、载波同步、自动增益控制（AGC）和数据恢复等各个模块进行了Matlab仿真分析。提出了一套数据分配与复接的方案,重点提出了一种解决并行解调中载波同步后模糊不统一问题的重编码新方法。     

微机网络并行环境下重新开始块Davidson 方法的并行计算

给出了基于微机网络并行计算环境的求解大型稀疏矩阵部分极端特征值问题AX=λX的重新开始块Davidson方法，各结点机利用矩阵A和相应的投影子空间的部分正交基进行运算，若扩充子空间V的基超过m时，则以最新的Ritz向量构成V，重新开始迭代。在Windows 2000环境下安装MPI，构成分布式微机网络并行计算环境，在该并行环境下的数值试验表明所给算法非常有效。