基于MapReduce的K_means并行算法及改进

针对传统k_means聚类算法在处理海量数据时所面临的内存不足、运算速度慢等问题,提出了一种基于MapReduce的K_means并行算法,同时为了改善k_means算法在初始值确定方面的盲目性,采用canopy算法进行改进。实验结果表明,基于MapReduce的K_means并行算法和改进后的算法均能产生良好的聚类效果,不仅提高了聚类质量,而且在处理大数据集方面,改进后的算法的还能够得到趋近于线性的加速比。     

软计算求解并行多机成组工件提前/拖期惩罚调度问题

1　问题描述成组工件提前 /拖期惩罚调度在实际生产中普遍存在、急待解决又十分复杂 .目前在国内外相关杂志上 ,还未见报道能够有效解决实际规模问题的方法 ,本文提出了软计算方法( SC) ,实验结果证明了它可以有效地解决大规模实际问题 .N个工件 ( b组 ,每组 ni个工件 ) ,M台机     

数据划分优化的并行k-means算法

针对大规模文本聚类中对聚类算法执行效率的要求,提出了一个内容相关的纵向数据划分策略FTDV,并基于该策略提出了数据划分优化的并行DVP k-means算法,提高了常规并行k-means算法的并行化程度,达到了优化算法执行效率的目的。在实验中,与常规并行k-means算法和基于关键方向分解的PDDP k-means算法进行比较,DVP k-means具有更好的并行性和对数据规模的适应性,且可以生成更高质量的聚簇。     

改进的遗传k-means算法及其应用

为降低k值的不确定性和初始聚类中心的随机性对聚类结果的影响,提出一种改进的遗传k-means聚类算法。采用并行计算的方式降低k值和初始聚类中心对聚类结果的影响,利用平均类内距和类间距设计适应度函数保证聚类结果的正确性,改进遗传算法的遗传算子来提高算法效率。通过UCI标准数据集验证了该算法的正确性和有效性,并应用于玉米良种选育中。实验结果表明,该算法能获得更优良的玉米品种,指导玉米选育工作。     

若干情形分组和覆盖Steiner问题的算法

综合论述了理论计算机科学领域中两个密切相关的NP-困难问题:分组Steiner问题和覆盖Steiner问题的不同解决途径,并就其若干特殊情形设计了近似比更好的近似算法。     

并行k均值聚类算法的完备性证明与实现

对经典k均值算法进行分析,证明如何在减少节点间通信代价的情况下,从局部聚类信息生成完备的全局聚类信息,使聚类质量等价于相应串行算法,并具有较高的执行效率,在此基础上给出可信的基于消息传递接口的并行k均值算法。实验结果表明,该算法是高效的和可行的。     

一种实用的所有点对之间最短路径并行算法

针对有向图中每对顶点之间的最短路径问题,在基于扩充了路径矩阵的串行Floyd算法上,提出了二维网格结构上的并行算法。选用的任务划分方法为二维均匀块分配方法。该并行算法已经在NOW上的MPI平台上实现,理论分析和数值实验表明它具有较高的扩展性和并行效率。     

独立多处理机任务静态调度问题的近似算法

研究独立多处理机任务静态调度问题P_m|fix|C_max,即在m个处理机系统中调度n个多处理机任务,每个任务指派到所需一组处理机上不可剥夺地执行.该问题应用广泛但早已证明为NP难问题,而且也不存在常数近似算法.分析了问题P_m|fix|C_max和其中所有任务都是单位处理机时间的特殊情形P_m|fix,p=1|C_max的调度,并利用实例划分(split scheduling,简称SS)、首次满足优先(first fit,简称FF)和最大宽度优先(large wide first,简称LWF)等方法,构造了问题P_m|fix,p=1|C_max的√2m +1近似算法和问题P_m|fix|C_max的2√m 近似算法,优于目前已有文献的最好结果.     

背包类问题的并行O(25n/6)时间-空间-处理机折衷

将串行动态二表算法应用于并行三表算法的设计中,提出一种求解背包、精确的可满足性和集覆盖等背包类NP完全问题的并行三表六子表算法.基于EREW-PRAM模型,该算法可使用O(2^n/8)的处理机在O(2^7n/16)的时间和O(2^13n/48)的空间求解n维背包类问题,其时间-空间-处理机折衷为O(2^5n/6).与现有文献的性能对比分析表明,该算法极大地提高了并行求解背包类问题的时间-空间-处理机折衷性能.由于该算法能够破解更高维数的背包类公钥和数字水印系统,其结论在密钥分析领域具有一定的理论和实际意义.     

最优并行算法评价标准的研究

加速比是判断一个并行虎法是否最优的依据，但播送类问题是针对并行机提出的，不存在串行算法，加速比标准对之无能为力，通过对几种不同并行计算模型上播送算法的研究，文中提出了一个不依赖于上体模型的一般化的评价标准ｍｉｎＣ＾２用以判断播送算法是否最优，为这类问题的进一步工辟了新的思路。     

A Fast Approximation Algorithm for the Subset-sum Problem

The subset-sum problem (SSP) is defined as follows: given a positive integer bound and a set of n positive integers find a subset whose sum is closest to, but not greater than, the bound. We present a randomized approximation algorithm for this problem with linear space complexity and time complexity of O( n log n ). Experiments with random uniformly-distributed instances of SSP show that our algorithm outperforms, both in running time and average error, Martello and Toth's (1984) quadratic greedy search, whose time complexity is O( n ²). We propose conjectures on the expected error of our algorithm for uniformly-distributed instances of SSP and provide some analytical arguments justifying these conjectures. We present also results of numerous tests.     

基于物品移动的局内装箱算法的改进

局内装箱问题在多处理器调度、资源分配和日常生活中的计划、包装、调度等优化问题中有着极为重要的应用.提出一个新的局内线性算法MAMOV, 算法中采用\"物品移动模型\",当新物品到达时,允许首次入箱后的固定数目的物品再次移动;证明MAMOV算法的最坏情况渐近性能比1.25,该算法最坏情况渐近性能比低于同类算法最坏情况渐近性能比的下界值.     

一种求解背包问题的自适应算法

针对二表算法和动态二表算法求解背包问题,提出一个并行自适应算法,能用 个处理机、 的时间、 的空间求解背包问题 ,根据处理机的数目以及存储器的容量来选择参数,充分利用已有的硬件资源,以求得最快的求解速度。实验结果证明了该算法的有效性。     

背包类问题的并行O(25n/6)时间-空间-处理机折衷

将串行动态二表算法应用于并行三表算法的设计中,提出一种求解背包、精确的可满足性和集覆盖等背包类NP完全问题的并行三表六子表算法.基于EREW-PRAM模型,该算法可使用O(2n/8)的处理机在O(27n/16)的时间和O(213n/48)的空间求解n维背包类问题,其时间-空间-处理机折衷为O(25n/6).与现有文献的性能对比分析表明,该算法极大地提高了并行求解背包类问题的时间-空间-处理机折衷性能.由于该算法能够破解更高维数的背包类公钥和数字水印系统,其结论在密钥分析领域具有一定的理论和实际意义.     

任意处理时间的多处理机任务调度近似算法

研究多处理机任务调度模型P_mfixC_max,即在m个处理机系统中调度n个多处理机任务,每个任务指派到所需一组处理机上不可剥夺地执行。该问题应用广泛但早已证明为NP难问题,而且也不存在常数近似算法。在E.Bampis等人提出的Split-Round技术基础上,提出了该问题的一个改进的多项式时间近似算法,并从理论上证明了该算法在最坏情况下的近似比为2(2m)^-2,优于E.Bampis等人给出的3m^-2的结果。     

若干并行计算模型上的N体问题求解算法

从在实际中广泛应用的N体问题入手,研究如何在几种实际的并行计算模型(PRAM、APRAM、BSP、LogP、NHBL)上设计具体的并行算法;给出了这些模型上的并行算法的设计模式,分析不同模型上算法的性能,比较各个模型上算法设计风格以及算法性能的差异,并对这些并行计算模型做一个综合的评价。     

调和装箱算法的平均性能分析

经典一维装箱问题在多处理器调度、资源分配和日常生活中的计划、包装、调度等优化问题中有着极为重要的应用 .该文系统地分析了在待处理的物品大小相互独立的情况下 ,L ee & L ee提出的调和近似装箱算法的平均性能 ;具体给出了在均匀分布下 ,调和算法平均性能比的值 ,并用实验验证了这些结果 .     

非线性互补问题的光滑化拟牛顿算法

为求解非线性互补问题,给出了一种新的基于光滑对称扰动Fischer-Burmeister函数的光滑化拟牛顿算法。该算法利用了无导数线搜索。数值实验表明,算法是有效的。