一种新形式的微粒群优化算法

提出了一种更为简化的微粒群算法.该算法用相位角的增量代替速度的增量,通过绘制相位角来确定微粒的位置.用这种新的微粒群算法对大学生综合素质测评体系的权重模型进行优化,经与标准微粒群算法进行比较,证明该算法更容易实现,并且具有更好的全局搜索能力.     

基于环形结构带缓存器模型的并行微粒群算法

受并行遗传算法的启发，文章设计和实现了一种基于环形结构带缓存器模型的并行微粒群算法。它基于一种单向环结构的拓扑连接，可以保证优良粒子在子种群问的扩散，丰富种群的多样性。仿真实验的结果表明．该并行算法不仅有效地提高了求解效率，而且在一定程度上改善了早熟现象，算法的各项性能与微粒群算法相比有了很大提高。     

基于微粒群算法的LS—SVM时间序列预测

将微粒群算法引入到最小二乘支持向量机(LS-SVM)时间序列预测,建立预测模型。思路来自微粒群算法可以在超平面空间中实现优化搜索,因此,将微粒群算法中的微粒运动公式进行修正,从而实现对LS-SVM的训练。然后用训练过的LS-SVM进行预测,即得到最终结果。将此方法应用于销售量预测,结果表明,此模型有更高的预测精度,而且在不同的LS-SVM学习参数下模型的误差相对稳定。     

基于微粒群算法的聚类分析

文章将微粒群算法应用于数据挖掘的聚类分析。在对微粒群算法进行改进的基础上．提出了基于微粒群算法的聚类分析。理论分析和仿真结果表明该算法是有效的。     

改进的PSO算法在非线性模型参数辨识中的应用

参数辨识是过程建模的基础,对于参数辨识问题提出了许多不同的方法.针对传统模型参数辩识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点,提出一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法,利用PSO算法的强大优化能力,通过对算法的改进,将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒,利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索,以获得过程模型的最佳参数值,并将其用于对非线性系统模型的参数辨识,可有效提高参数辨识的精度和效率.该方法应用到实际例子中,获得了满意的辨识精度和效率,得到较为精确的过程模型,模型输出与实际输出基本一致,仿真结果令人满意.实例仿真结果表明,微粒群算法为非线性系统模型参数辨识提供了一种有效的途径.     

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

群智能微粒群算法及参数分析

微粒群算法是继蚁群算法之后提出的又一种新型的进化计算技术,具有典型的群智能的特点。文中首先介绍了微粒群算法的基本原理、流程,在算法参数分析的基础上,运用测试函数对粒子在寻优过程中的轨迹的进行研究,有利于探讨微粒群算法的收敛性,全局和局部平衡性以及算法稳定性和复杂程度,对算法参数的选择提供有效的指导和借鉴意义。     

基于微粒群优化的机器人自抗扰控制

自抗扰控制器是在继承经典PID不依赖于对象模型优点的基础上,通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器,性能优良且算法简单.研究微粒群算法和机器人控制技术,采用自抗扰控制器实现了平面两连杆机械手的正弦运动控制,提出用微粒群算法选择和优化控制器参数,取得了很好的仿真结果,验证了算法的可行性和有效性.     

改进微粒群算法优化PID参数的研究

微粒群算法是一种新的随机优化算法,算法通过微粒间相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,该算法具有搜索速度快、寻优能力强、算法简单等特点,但也存在普遍的缺点。本文基于微粒群算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种新的改进算法,介绍了将改进微粒群算法用于PID控制器参数优化的方法,算法实现流程,并结合Matlab强大Simulink系统仿真功能证明了改进算法的有效性,其性能优于经验公式和遗传算法。     

基于微粒群算法的汽车离合器优化设计

离合器是汽车最重要的部件之一,汽车离合器的设计对于汽车的性能具有重要的影响。文章在离合器优化设计中引入微粒群算法,运用微粒群算法对离合器中的主要构建进行优化设计,并对部件的特性进行了分析,得出运用微粒群算法进行离合器的主要构建设计能够满足构建特性的结论。     

高效率FDTD 网络并行计算研究

目前,时域有限差分方法（Finite Difference Time Domain,FDTD）在电磁数值计算中已获得了广泛应用。对许多复杂电磁问题,FDTD 算法需要耗费巨大的计算机计算时间和存储空间,这成为FDTD 方法亟待解决的难题。本文提出了应用基于消息传递(Message Passing)方式实现FDTD 的并行算法。并对基于MPI 不同通信方式的并行FDTD 进行了效 率比较。采用MPI2.0 单边通信方式中的put 操作和主动对象同步(PSCW)方式,在一套16 个节点的Beowulf 型网络并行计算机系统上,实现了三维FDTD 并行程序,获得了较高的加速比和并行效率。     

三维电磁散射的网络并行FDTD计算和加速比分析

应用计算机局域网,采用基于消息传递PVM平台和区域分解技术,实现了三维电磁散射的并行FDTD计算.给出了在FDTD两个相邻子区域交界面上所需要传递数据量的估算和分析.在一个实际的计算机局域网环境下,测试了网络并行FDTD计算三维机翼目标散射时的并行加速比和并行效率.实际上,并行加速比和效率不仅与局域网的硬件性能有关,而且与子区域的划分和PVM通信原语的使用等软件设计有关.最后,讨论并行计算中的附加通信量、网络通信性能和负载平衡对FDTD并行计算的影响.     

A Practical Parallel Algorithm for All-Pair Shortest Path Based on Pipelining

On the basis of Floyd algorithm with the extended path matrix, a parallel algorithm which resolves all-pair shortest path （APSP） problem on cluster environment is analyzed and designed. Meanwhile, the parallel APSP pipelining algorithm makes full use of overlapping technique between computation and communication. Compared with broadcast operation, the parallel algorithm reduces communication cost. This algorithm has been implemented on MPI on PC-cluster. The theoretical analysis and experimental results show that the parallel algorithm is an efficient and scalable algorithm.     

一种基于动态分配模式求解三对角线性方程组的并行算法

分析了双向并行分裂DPP算法存在空闲等待、通信阻塞以及冗余计算等方面的不足,并在此基础上提出一种基于动态分配模式求解三对角线性方程组的并行算法.该算法摒弃了DPP算法平均分配方程组的模式和完成向中间通信后必须消除所有下(上)对角元素的方式,而采用基于运算和通信参数的动态分布模式以及仅适量消元的方法,从而在保持通信畅通的前提下,充分利用计算与通信重叠技术,减少处理机空闲等待和冗余计算.最后分析了新算法的理论性能,并在IBMRS60000机群上进行了数值实验.实验结果表明,该算法的效率较DPP算法有较大提高.     

FDTD并行算法实现及其数据通信优化

应用计算机局域网,采用基于消息传递（MPI）方式和区域分割技术,实现了FDTD的并行计算。以无限长线电流源在自由空间辐射为算例,对并行FDTD算法进行了验证。结果表明并行算法和串行算法计算结果一致,并有效提高了计算效率。最后通过减少通信数据量、优化数据交换方式及通信和计算重叠的方法,使并行算法的数据通信得到优化,并行计算效率明显提高。     

并行算法在软件无线电多DSP平台的应用

近年来，随着软件无线电的发展，用于软件无线电平台中的多DSP并行结构受到越来越多的关注，因为这种结构能提高数字信号处理的速度。提出了一种适合在该平台上并行运算的算法，以多阶FIR滤波器为例，验证了算法，并探讨算法的性能，给出了该算法在多处理器条件下，与单处理器处理结果的比较。对选取合适的软件无线电中频处理多处理器平台具有一定的参考价值，并对舰载软件无线电的实现提供了科学参考。     

一种用于空时自适应处理的并行计算模型

在分析各种空时自适应处理(STAP)算法特点的基础上,提出了一种用于STAP的并行计算模型.进而深入分析了STAP系统的实时特性,分析发现,要减少系统延时,一是必须尽量减少计算或者通信时间,二是充分利用前批数据的计算结果和相关先验知识;而要增大吞吐率,一是增加处理器流水线条数,二是避免出现瓶颈阶段.基于该模型,已成功开发了多种实际系统.     

一种快速高效的Hough变换并行算法

本文提出了一种基于流水光总线可重构线性阵列(LARPBS)模型的快速高效Hough变换算法.该算法利用LARPBS有力的通讯功能和计算能力,对直线上的黑色象素进行抽取和统计.对于大小为n×n的二值数字图象、m个θ参数值,本算法可以使用mn²个处理机在O(1)时间完成,从而使速度和效率都达到最优.文中还给出当LARPBS中处理机个数少于mn²时的算法分解执行方法,说明算法具有很好的可扩放性.     

基于GPU的并行区域场强计算

区域场强计算是电磁频谱管理领域的重要问题,提高其计算性能以适应快速变化的战场环境具有重要的意义.提出了一种基于图形处理器（Graphic Processing Units,GPU）的并行区域场强计算方法.通过合理地划分计算步骤,并且为各个计算步骤定制相应的并行方案,使得设计的并行算法适合GPU的体系架构,并行度高.实验结果表明,该文提出的并行算法可获得高达100倍的加速比,并且具有良好的可扩展性.     

一个层次式面向对象并行计算框架的设计

本文讨论了一个层次式并行应用软件开发框架的设计思想,将并行计算底层细节进行逐级抽象,采用面向对象封装与继承机制,为科学计算领域提供了快速原型实验和应用开发环境.该框架的层次结构使之成为独立于体系结构的并行开发环境,它的高层抽象界面允许以顺序方式书写的代码不经任何改变即可在不同体系结构的并行环境上运行.