优化处理并行数据库查询的并行数据流方法

本文使用并行数据流技术优化和处理并行数据库查询的方法,提出了一整套相关算法,并给出了一个基于并行数据流方法的并行数据库查询优化处理器的完整设计.这些算法和相应的查询优化处理器已经用于作者自行设计的并行数据库管理系统原型.实践证明,并行数据流方法不仅能够快速有效地实现并行数据库管理系统,也能够有效地进行并行数据库查询的优化处理.     

一种新的基于复合弹簧网络的多Agent系统分布式问题求解方法

当多Agent系统（MAS）中Agent之间存在多种复杂的随机的社会交互行为时，当各Agent表现出不同程度的自治性和理性时，难以用现有的方法描述和求解MAS问题，即使对仅仅存在竞争和合作这两种社会交互行为，并且不考虑Agent之间自治程度的本质性差异时，现有的基于结盟的MAS问题求解算法也具有极高的计算复杂性，该文提出一种新的复合弹簧网络模型和方法，利用分布式弹性动力学方程，将MAS分布式问题求解过程转变对应的复合弹簧网络形变过程，这种模型和方法能够处理各种社会交互行为以及Agent不同程度的自治性，分析和仿真实验表明，在计算复杂性和适用性等许多方面，该文的分布并行算法优于文献[7,8]的Shehory-Kraus算法。     

四正则图的纵横嵌入优化并行算法

纵横嵌入术已为超大规模集成电路(VLSI)的平面设计提供了较完备的理论体系,在EREW PRAM（Exclusive-Rread and Exclusive-Write Parallel Random Aachine)并行计算模型上,使用O((m n)／logn)个处理器,时间复杂度为O(logn),对四正则图的纵横嵌入图优化,使图中边的总折数达到最少且所占面积最小。     

提高网络性能的协议并行化途径

高速通信网络技术的发展，端系统的报文处理和发送成为 性能瓶颈，中高层难以充分利用下带宽，，协议数据并行和功能并行是端系统处理能力的重要途径。本文对协议并行民和可能的协议并行模式进行了深入的研究，探讨了有效的协议并行技术，并对并行化性能及可行的应用领域作出具体。     

基于变量转换的并行优化算法

针对大规模边界约束优化问题,现有并行变量转换(PVT)算法不适于直接求解。基于此,采用内点法和逐步下降的思想,提出一个并行求解边界约束最优化问题的可行算法。在下降方向满足梯度相关、步长满足Goldstein规则的条件下,证明该算法的收敛性。当约束失效时,该算法退化为求解无约束的PVT算法,从而成为原有算法向约束优化问题的一个推广。     

四正则图的纵横嵌入优化并行算法*

纵横嵌入术已为超大规模集成电路（VLSI）的平面设计提供了较完备的理论体系,在EREW PRAM(ExclusiveRread and ExclusiveWrite Parallel Random Access Machine)并行计算模型上,使用O((m+n)/ logn)个处理器,时间复杂度为O(logn),对四正则图的纵横嵌入图优化,使图中边的总折数达到最少且所占面积最小。     

隐藏你的网络资源

在尽情享受网络带给我们便利的同时，也应该时时小心，步步谨慎，随时将一些重要的网络资源隐藏起来。以免这些资源成为自己隐私的泄密“通道”，对于不同的网络资源，依据不同的访问要求，我们使用的隐藏“秘诀”，本文特意总结了一些重要网络资源的隐藏妙招。     

LQ优化的并行化方法

本文提出了两种有效的并行ＬＱ优化算法，分别用于求解多输入及单输入情况下控制参数合成。这两种算法都可以用脉动阵列结构并行实现，通过对数据流时序以及控制器利用率的分析，说明了并行的有效性。     

基于多蚁群并行优化的网络路径规划研究

在军事后勤、应急救灾中,需要同时为多个任务、多批次物资运输制定保障方案,该问题可归结为多源多汇问题,是NP-C的。本文提出一种基于多蚁群并行优化的网络路径规划算法,按照一定的策略对关键网络资源进行调度分配,尽可能为每一个任务规划满足网络属性约束及用户服务质量要求的独立网络路径,使任务完成率最高。仿真示例验证了该模型和算法的正确性。     

闭排队网络基于并行仿真的灵敏度估计和优化算法

基于Markov性能势理论，对一类闭排队网络的灵敏度估计和优化，建立了一种行之有效的并行仿真算法。采用公共随机数，使所有的处理器使用相同的样本轨道，以减少各个处理器之间的通讯时间。在一台SPMD并行计算机上的仿真实例表明，该并行仿真算法对于闭排队网络的优化能显著地提高运算速度。     

Coverage Optimization for Defect-Tolerance Logic Mapping on Nanoelectronic Crossbar Architectures

Emerging nano-devices with the corresponding nano-architectures are expected to supplement or even replace conventional lithography-based CMOS integrated circuits, while, they are also facing the serious challenge of high defect rates. In this paper, a new weighted coverage is defined as one of the most important evaluation criteria of various defect- tolerance logic mapping algorithms for nanoelectronic crossbar architectures functional design. This new criterion is proved by experiments that it can calculate the number of crossbar modules required by the given logic function more accurately than the previous one presented by Yellambalase et al. Based on the new criterion, a new effective mapping algorithm based on genetic algorithm (GA) is proposed. Compared with the state-of-the-art greedy mapping algorithm, the proposed algorithm shows pretty good effectiveness and robustness in experiments on testing problems of various scales and defect rates, and superior performances are observed on problems of large scales and high defect rates.     

一种新的基于广义细胞自动机的网络快速包交换优化方法

实时优化求解快速包交换问题(FPS)是提高网络性能的重要手段．基于梯度下降法等数学规划方法，不能并行地实时地优化求解FPS问题，而基于Hopfield型神经网络和细胞神经网络的优化方法中，都只有单一粒度的细胞动力学方程和单一粒度细胞之间的相互作用，不仅收敛到平衡点的过程长，而且神经网络参数的选择和修正十分困难．该文提出一种新的具有多粒度宏细胞的广义细胞自动机模型和方法，广义细胞自动机中的小粒度宏细胞聚合成可以独立演化的大粒度宏细胞，通过多粒度群体的不同程度群体智能的相互作用，能够比目前其他方法更快更有效地分布并行地优化求解FPS问题和其它类似的复杂的网络优化问题．     

并行分布式计算机系统与网络的内在联系分析

分布处理结构在计算机内部从单处理器到多处理器发展，以后逐步向多机系统和计算机网络系统发展，但此时计算机网络的分布处理能力已经有一些重要的本质性变化和发展，具有不同的结构特点和应用环境，文章对并行分布式计算机系统与网络的内在联系进行了详细分析和探讨。     

分布式问题求解方案的模糊综合评价模型及其算法实现

为解决现阶段大型复杂工程方案评价缺少实用理论分析工具的问题,文章应用“主因素突出型”和“因素加权型”两种多阶段模糊评判模型,实现了一种适合大型工程分布式协同设计的方案模糊综合评价算法。文中首先分析了大型工程分布式问题求解过程,提出了一种面向工程的分布式问题求解逻辑结构;其次详细分析了多阶段方案模糊评价模型以及模糊综合评价算法的流程框图及其实现过程。     

An Approach of Distributed Joint Optimization for Cluster-based Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks (WSNs) are energyconstrained, so energy saving is one of the most important issues in typical applications. The clustered WSN topology is considered in this paper. To achieve the balance of energy consumption and utility of network resources, we explicitly model and factor the effect of power and rate. A novel joint optimization model is proposed with the protection for cluster head. By the mean of a choice of two appropriate sub-utility functions, the distributed iterative algorithm is obtained. The convergence of the proposed iterative algorithm is proved analytically. We consider general dual decomposition method to realize variable separation and distributed computation, which is practical in large-scale sensor networks. Numerical results show that the proposed joint optimal algorithm converges to the optimal power allocation and rate transmission, and validate the performance in terms of prolonging of network lifetime and improvement of throughput.      

K元2—立方体网络SIMD计算机图像模板匹配并行算法

模板匹配是进行虑波、边缘检测、目标识别和图像匹配的一种基本和有效的方法 .对于 N× N的图像和M× N ( M相似文献   

ATM网络带宽动态优化的广义粒子模型和算法

提出一种新的广义粒子模型和算法,将ATM网络优化问题转变为对偶力场中粒子的运动学和动力学问题,从而分布并行地动态优化ATM网络的资源和带宽分配以及ATM网络的QoS通信合约.讨论了ATM网络动态优化的广义粒子模型的适应性、收敛性和稳定性等性质.ATM网络带宽分配优化问题是NP一完全问题.根据服务类型、通信流量特性和QoS参数,优化ATM网络的资源和带宽分配,对于提高网络吞吐能力、保证网络QoS性能有重要意义.理论分析和仿真实验表明,广义粒子模型和算法具有高度分布并行性,能体现资源需求的价格机制,能适应复杂的动态环境,易于硬件和软件实现.     

基于复合粒子群算法的几何约束求解技术研究

在将几何约束问题的约束方程组转化为优化模型的时候,需要找到一种方法来跳出局部最优解,进而找到全局最优解。为了兼顾算法的快速性和全局性,几何约束求解时,考虑使用复合粒子群算法。这种粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,不仅在所有的进化算法中都包括控制其自身特性的启发式参数,而且这些参数通常是与特定的问题相关,并可由用户自己定义。虽然合适的参数选择需要用户丰富的经验和对研究问题所提供信息的正确判断,更重要的是,这些启发式参数会影响到算法的收敛特性,但是即便是很有经验的用户也可能选择不恰当的参数,从而使问题得不到有效地解决,这就越来越需要对这些参数进行研究。为此可将将粒子群算法中的控制参数的选取作为一个优化问题,以便用常规遗传算法来控制粒子群算法中的启发式参数,即形成了复合粒子群优化算法,通过把复合粒子群算法成功地应用到几何约束求解技术的实验表明,该方法可以在很短的时间内找到最优解。     

分布式计算机网络结构分析与优化

网络共享是当代网络的一个重要标志,如何更好地实现网络信息传输、管理成为计算机行业内部的重要研究 对象。其中,分布式计算机网络结构是普通计算机的升级版,其作为信息共享的一大重要实现形式在各行各业中得到了十分 广泛的应用。本文首先概述了分布式计算机网络结构,其后分别就其性能指标与优化做了具体探讨。