一种改进的全区域覆盖算法

针对Fukushima提出的求解无约束最优化问题的同步并行转换算法(PVT),提出一个整体异步并行算法,该算法去除了并行计算中同步与通信的开支.在一定的条件下,证明,该算法具有全局收敛性以及线性收敛速度.数值试验结果表明,异步PVT算法优于同步PVT算法.     

无约束最优化的异步累次并行算法

一、前言 目前,科学技术的许多领域经常提出一些巨大的计算课题。这些课题要求计算机具有极快的运算速度和极大的信息吞吐量。因此,研究与发展并行计算机以及与之相适应的并行算法已成为有关工作者面临的十分紧迫而前景广阔的课题。本文对无约束非线性规划问题提出一个实用的异步累次并行算法并讨论它的收敛性。     

函数优化异步并行演化算法

提出了一种新型、高效的函数优化异步并行演化算法,利用这个算法,在巨型并行计算机上解决了一些高难度的大型优化问题,其中包括一个超高维的非线性规划问题－BUMP问题。由于BUMP问题的强非线性和超我峰特性,目前还未见有超过50维的BUMP问题的结果发表。而在此不仅仅得到了从2维到50维迄今最好的解,而且一直计算到了1000000维,并得到了满意的结果。数值实验表明,新算法是鲁棒和高效的。     

线性规划的一种并行修正松弛算法

对求解线性规划问题的松弛算法进行了修正 ,在此基础上提出了一种基于 Cluster结构的并行算法 ,分析了算法的性能 ;基于曙光— 30 0 0大规模并行计算机 ,给出了算法用于求解线性规划问题实例的实验结果 .理论分析和实验结果表明 :修正算法改进了松弛算法的实际性能 ,同时具有较好的并行性和稳定性 ,可用于求解此类大规模科学与工程规划问题的高性能计算     

函数优化问题的一种异步并行模拟退火算法

针对工程中的多极值点复杂函数的优化问题,提出一种完全异步的粗粒度并行模拟退火算法.在一定时间内将一条Markov链分裂成多条Markov链,并结合其他多种改进方法,获得了可扩展的并行效果,提高了算法应用的灵活性.数值计算表明,该方法可显著提高算法的收敛速度.     

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。     

并行环境下的同步异步PSO算法

并行计算能够有效地缩减求解大规模问题的时间.文中在介绍了粒子群算法(Particle Swarm Optimization algo rithm)的基础上,对PSO算法的同步异步模型进行分析,给出了并行环境下的同步异步PSO算法.该并行算法在联想深腾1800大型汁算机上测试.实验证明PSO算法具有较高的并行性,并行算法明显提高了求解的速度.     

并行归并排序算法

构造效率为Ｏ（１）的并行算法是一个引人注目的问题。［１］和［２］分别提出了并行度为Ｏ（ｌｏｇｎ）和Ｏ（ｎ＾１／２）的、效率为Ｏ（１）的并行排序算法。本文提出一种新的并行排序算法，其效率为Ｏ（１），而并行步数小于［１］和［２］的算法的并行步数。经过改进后，在保持效率为Ｏ（１）的情况下，可进一步将并行度扩大到Ｏ（ｎ＾１／２ｌｏｇ ｎ）。     

面向流水线结构的并行匹配算法

本文提出一种面向流水线计算机的立体视觉并行匹配算法,使立体视觉算法所需的低层视觉信息处理和特征匹配都能在具有高速视频总线的流水线计算机中完成,这样既简化了视觉系统的结构,又大大提高了处理速度.匹配中应用了排序、方向和幅度约束作为相似性判断,并根据匹配点邻域中的视差梯度,利用松弛迭代法提高匹配的可靠性.算法已在PIPE流水线计算机上实现,256×256图像的立体视觉算法可在10秒内完成.     

NASBT算法及并行实现

美国宇局（ＮＡＳＡ）Ａｍｅｓ的研究人员定义了一组评价超有计算机性能的基准测试程序,这些基准测试程序包括五个内核和三个模拟应用,本文介绍了三个应用之一ＢＴＢｅｎｃｈｍａｒｋ的数学模型及三种并行实现方法,给出了三种算法的一些测试结果和性能分析。     

自适应主从式并行遗传算法在区间非线性规划问题求解中的应用

讨论了区间参数非线性规划问题．通过引入决策风险因子的概念，提出了一种不确定性非线性规划的一般命题形式．为求解该命题形式，提出一种自适应主从式并行遗传算法，该算法可以满足大规模优化问题的求解实时性要求，具有全局收敛性能．相对于常规主从式并行遗传算法，该算法通过动态调整从机的计算负荷，有效地解决了从机间计算负荷不均衡分布的问题．仿真结果表明了该自适应主从式并行遗传算法的可行性．     

改进的并行广义共轭残差算法

针对大型非对称稀疏线性方程组的求解,通过利用广义共轭残差（GCR）算法的固有性质,消除GCR算法的内积计算数据相关性,给出一种改进的广义共轭残差（IGCR）算法。IGCR算法与GCR算法有相同的收敛性,在基于MPI的分布式存储并行机群上进行并行计算时,同步开销次数减少为GCR算法的一半。数值计算结果与理论分析表明,IGCR算法的性能优干GCR算法。     

一种可扩展的线性规划并行算法

由于线性规划在理论和实践中的重要性，对求解大规模规划问题并行算法的研究已引起许多学者的兴趣．本文根据Galperin提出的线性规划的一种线性时间的立方算法特别适合并行的特点，提出了一种基于SPMD模型和主从式MPI的线性规划并行算法，并对算法性能进行了深入分析，理论分析和在曙光3000上的实验结果表明：该算法具有粗粒度并行、良好的可扩展性和理想加速比模型等优点，明显优于目前为止求解同类不对称线性规划问题的其他并行算法，可用于求解此类大规模线性规划问题的高性能计算．     

基于国产YH系列并行机的并行算法设计分析与实现

基于国产 YH 并行机的并行算法的设计分析 ,实现程序高效并行。采用宏任务的并行方式 ,实现子程序级的并行 ,其并行粒度大 ,总的开销小 ,并行效果好。     

基于BSP模型的大规模线性规划并行算法研究

在许多实际工程问题中经常遇到一些大型线形规划问题，通常的计算过程需要占用大量的计算时间，效率低下。文中提出了一种基于BSP模型的大规模线性规划并行算法——修正单纯形并行算法，分析了其代价函数和加速比，在所研制的集群计算机上进行了实现和测试。结果表明：当问题规模比较大时，此并行算法能获得较好的加速比。     

求解线性与非线性方程组的单调异步迭代并行算法

针对偏序情形，构造一类适用于多处理机系统的求解线性与非线性方程组的异步迭代并行算法，并对其单调收敛性条件进行了严格的理论分析。此外，还用数值试验证实了这些结果。     

EXPRESS并行编程环境

本文详细介绍了基于消息传送的并行程序开发环境EXPRESS 的系统结构和主要功能,指出了它存在的一些问题。