基于Hash table的启发式A-star及其改进算法在最短路径问题中的高效实现

介绍了一种应用在静态交通中最短路径规划的改进启发式A-star算法,首先对该算法中的关键步骤进行了描述和分析,然后针对传统采用数组或链表模式实现算法时占用资源过多或效率不高的情况,提出采用哈希表来优化算法,最后以湖北省的路径规划为实例对算法进行了测试和分析,证明引入哈希表对路网数据进行存储和检索,能实现规划数据的快速查找和计算,大幅度提高算法执行效率,减少实现的复杂度.     

基于图形处理器的高速中值滤波算法

针对中央处理器(CPU)平台中值滤波算法在实际应用中运算速率低且实时信号处理性能较差的问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行高速中值滤波算法。该算法采用统一计算设备架构(CUDA)并行架构对大规模数据处理进行了优化,从而有效提高了中值滤波算法的计算效率,实现了中值滤波的实时数据处理。通过构建GPU可任意伸缩的动态数组、优化多维索引的线性化方法解决了GPU动态显存空间分配问题。仿真试验结果表明:基于TITAN X GPU的5×5中值滤波,对4096像素×4096像素的图像处理计算速度比CPU平台提高了438倍。在同等计算规模条件下GPU高速中值滤波算法可大大提高计算性能。     

片上网络良率评估的GPU加速

针对片上网络良率评估速度较慢、效率较低的问题,研究片上网络良率评估的GPU加速,提高评估算法的执行效率.将良率评估中的样本分析算法移植到GPU平台;在分析、比较了不同平台,随机样本生成算法优劣的基础上,发现GPU平台不适合生成样本;进一步优化CPU平台上的样本生成算法,使之能与GPU一起,实现异构并行;提出CPU生成样本、GPU执行样本分析的异构并行方案.与仅使用CPU的评估算法相比,采用提出的异构并行算法实现了10倍的运行效率提升.     

一种基于GPU的枚举排序算法及其并行化

针对枚举排序算法在处理大规模数据时存在运算量大、计算时间长、计算效率低等问题,提出一种利用GPU并行运算提升大规模数据处理速度的方法。在CUDA下对枚举排序算法进行串-并行分析,分别从细粒度与粗粒度角度进行优化,根据CPU与GPU的结构特点优化排序数据的读取和存储方式,内核采用一个GPU线程对应一次比较操作的计算方法,以充分利用GPU计算能力。实验结果表明,当排序数据规模大于40 000时,在GPU上的运算速度比在CPU上快3倍左右,并且随着数据规模的不断增大,加速比越来越大。研究结果对于提升大规模数值计算效率具有重要的意义。     

基于优化蚁群算法的电缆敷设路径规划

针对基于传统手工设计的电缆敷设存在误差大和效率低等问题,将蚁群算法优化的计算机辅助设计应用到电缆敷设路径规划中.利用蚁群算法在复杂线路中多端点的线路计算优势,解决电缆敷设的最短路径问题.同时,本文将电缆敷设路径平面化,进一步利用Gompertz函数从信息素限定和挥发因子自适应调整两方面进行优化,提高了蚁群算法的收敛速度和全局性.仿真实验表明,优化的蚁群算法在变电站数字化三维电缆敷设过程能够快速得出最短电缆敷设路径,节省人力物资成本,提高了设计精度.     

基于图形处理器的并行遗传过程挖掘

为提高遗传过程挖掘算法对大规模事件日志处理的性能,该文提出一种基于GPU的并行遗传过程挖掘算法。由于传统基于二进制的染色体编码不能表示因果矩阵中的AND-Split/AND-Join和OR-Split/OR-Join结构,提出一种新的染色体编码方案。该方案通过内容、标识、位置3个数组,有效地解决了GPU上因果矩阵的遗传表示问题。同时,设计并实现了高效的遗传交叉/变异算子和适应度并行计算方法。仿真实验表明,与当前CPU上的遗传过程挖掘算法相比,本文算法在求解精度和收敛速度方面都具有明显优势,并且在两个数据集上分别取得36.4倍和47.2倍的执行时间加速比。     

F-D算法求解最短路径

分析Floyd算法与Dijkstra算法的基本思想,将二者结合起来,给出一种新的求最短路径的优化算法——F-D算法,用F-D算法求解基于GIS的电力通信线路最短路径,并在约束条件下对所求最短路径进行修正,验证了F-D算法的先进性和高效性,优化了通信线路的拓扑,实际应用意义重大。     

最短路径算法在多阶段决策中的应用

介绍了最短路径算法的研究发展.针对多阶段决策问题,给出了利用最短路径算法的求解思路和实例,即图结点表示状态、弧表示状态之间的先后关系.针对套汇问题,指出了其与一般最短路径问题的本质差异：求解路径上权值乘积的最大值.并基于Floyd算法框架,提出了最大获利的套汇算法,算法计算结果优于以往文献.     

一种基于GIS的公交路线最短路径搜索算法

利用公交线路路口作为顶点,简化了传统算法对复杂网络拓扑图的计算;同时,利用乘客出行偏好,引入线网密度来评价乘客的出行方便程度,并提出了一种最短路径快速搜索算法,实验证明,与传统算法相比,该算法明显提高了路径搜索效率。     

最短路径算法及其应用探讨

电子地图设计中,最短路径算法是其重要的组成部分。本文从最短路径研究的意义入手,分析了基于图论的最短路径算法——Dijkstra算法的基本思想,并在此算法的基础上进行了改进,最后给出了这种改进算法的应用。     

模拟退火蚁群算法在VRP问题上的应用

车辆路径问题是物流系统优化的核心问题,在满足相关需求的情况下需要达到路径最短、成本最低等目的。文章提出一种模拟退火算法和蚁群算法的组合,通过改进蚁群算法相关参数、采用邻域算法对解进行二次搜索,从而改变解的质量并进行优选,以实现在满足相关约束条件下达到路径最短的优化。将该组合算法与基本蚁群算法、改进型的蚁群算法及VRP官网算例进行比较,实验结果表明,该组合算法在时间上和准确度上都有较大的提升,具有较好的应用价值。     

基于GPU加速的雷暴追踪外推方法研究

基于气象雷达的雷暴识别与追踪是临近预报中重要的方法之一. 为解决传统算法实时性差的问题,运用OpenCL构建异构计算模型对算法进行并行化改进. 通过对算法分支结构优化、OpenCL设备内存优化,以及针对VLIW的优化,分步阐述算法优化的过程和原理. 这些方法不仅使得基于光流的计算速度大幅提升,还可为其他基于OpenCL异构计算的优化提供参考. 以AMD两代不同架构的GPU和Intel XEON CPU作为测试平台测试,结果表明,改进后的算法程序在硬件同等功耗的情况下,计算速度提高了10至18倍.     

OLAP中基于GPU的中位数计算算法

针对联机分析处理(online analytical processing,OLAP)中的整体型聚集函数中位数,提出基于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的GPU-Median算法,通过对数据进行划分,分段排序,不断裁剪全局中位数之前的数据,对未裁剪的数据进行合并,得到最终的中位数...     

基于空间方向关系的城市交通事故救援最佳路径算法

城市交通事故救援的最基本问题就是对出行路径的选择,其本质也就是最短路径的选择。本文通过对经典最短路径的算法进行分析与对比,总结了其各自的优缺点;介绍了空间方向关系的特性,利用方向关系在查询上具有的约束性,研究了基于空间方向关系的最短路径算法,这种算法克服了传统算法Dijkst-ra的盲目搜索,提高了最短路径算法的效率,并验证了此算法的有效性。     

基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真

使用传统蚁群算法求解图的最短路径问题时,随着节点的增加会出现搜索速度变慢且易于陷入局部最优解.针对这个问题,提出一种改进的蚁群算法,通过引入搜索方向和搜索热区机制提高算法的搜索性能.仿真实验证明：改进的蚁群算法较传统的蚁群算法具有更高搜索速度且容易得到全局最优解.     

基于异构多处理平台视频编码并行化复杂度与率失真研究

针对高效视频编码(HEVC)实时编码高清视频和超高清视频而带来视频编码速度慢、计算复杂度高的问题,提出了基于异构多核CPU+GPU处理平台上的并行实时编码算法以及在GPU中基于率失真优化快速搜索算法,以提高视频编码的速度和降低计算复杂度。经实验验证,所提算法简单且有效,在不牺牲率失真性能的前提下,使编码速度得到明显提升,并进一步接近了实时编码的要求。     

Research on multi-GPU parallel technology in software radar signal processing

Since the conventional central processing unit (CPU) platform could hardly fulfill the real-time requirement of radar signal processing, a software radar signal parallel processing algorithm based on multi-GPU is proposed. To make the best of GPU's strong computational capability, we design a pipeline workflow with 3 levels, task level, data level and thread level in the CPU-GPU heterogeneous system. We optimize the algorithm according to the access mechanism of GPU and take full advantage of the GPU's parallel computational resources. Experimental results show that the proposed GPU platform with 4 GPUs is 42.78 faster than the CPU platform, and manages to meet the real-time requirement of radar signal processing.     

交通诱导系统中道路网络的表达与存储方法

考虑实际道路网络的特殊性以及最短路径算法对路网信息的要求,运用对偶图法的基本思想对前向关联边结构进行了改进,提出了一种能够提高路径优化算法实时性的路网表达方法与数据存储结构,并用Dijkstra和A*最短路径算法进行了验证。结果表明,这种方法在清楚表达转向限制、消除结点权重的同时,由于两个指针数组的引入,使得算法可以迅速而准确地定位相关结点的位置,从而减小了搜索空间,降低了最短路径算法的时间复杂度,提高了最短路径的搜索效率。     

基于改进粒子群算法作业车间调度问题的优化

针对作业车间调度问题,提出一种基于自适应权重和混沌的改进粒子群优化算法。构建以机器加工时间最短为优化目标的多约束作业车间调度模型,采用基于工序排列的编码方式得到粒子参数与工序序列的映射关系;基于自适应权重改进粒子群算法中的惯性系数和加速因子,使得算法可以根据适应度值动态调整参数因子;采用反向学习策略改善种群初始解的质量;引入莱维飞行、变邻域搜索、混沌,增强了算法的搜索能力,避免陷入局部最优解。试验结果表明:改进粒子群算法可以有效地提高粒子利用率,平衡全局搜索与局部搜索能力,改善传统粒子群算法易早熟的缺点,得到更优的解。     

求解最短路径问题的DNA动态规划算法

最短路径问题是一个组合优化问题,许多交通运输、工程、管理等实际问题可转化为最短路径问题进行求解。文中利用DNA计算的并行计算模式,给出一个求解最短路径问题的DNA动态规划算法,该算法最多需要7n-11个生物操作。