基于粒子群优化算法的并行模拟退火算法

针对模拟退火（simulated annealing,SA）算法收敛速度慢,随机采样策略缺乏记忆能力,算法内在的串行性使其具有并行化问题依赖等缺点,提出了基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法的并行模拟退火算法。该算法利用粒子群优化算法中个体的记忆功能引导算法在解空间中开展精细搜索,在反向学习算法基础上设计新的反向转动操作机制增加了算法的多样性,借助PSO的天然并行性克服了SA的并行问题依赖性,并在集群上实现了多Agent协同进化的改进算法。对Toy模型的蛋白质结构预测问题进行了仿真实验,结果表明该算法能有效提高求解问题的质量和效率。     

基于全局和声搜索的模拟退火算法改进

本文针对传统的模拟退火算法存在收敛速度慢的问题,采用全局和声搜索算法对其进行了改进,即在保持模拟退火原有机制的基础上,使用一个函数随机产生模拟退火算法的初始解,采用全局和声搜索算法中产生候选解的方法产生新解。该方法的优点在于保留中间最优解并及时更新,从而既保证了优化质量又提高了算法的搜索效率。最后,采用benchmark测试函数进行仿真,仿真实验结果表明,该方法在收敛速度及优化质量上都优于传统的模拟退火及其它算法,值得进一步研究。     

基于无人机-配送车联合配送的优化算法研究

针对物流配送领域的一种新型交付方式--无人机联合配送车协同配送包裹,研究无人机与配送车联合路径以最小化交付时间的问题,提出了一种新型优化迭代算法。该算法将问题分为两步,首先确定配送车路线及客户节点分配,然后固定配送车路线及无人机节点,确定二者汇合节点生成无人机配送路线。算法最后保留满足约束条件的无人机路线及对应配送车路线,得到联合配送总耗时。以此方式从最少的配送车节点开始迭代,通过更新全局上界得到最优解。通过对10、11节点的示例验证,表明该算法能够有效缩小搜索范围,提高运行效率,在合理时间内求解中小规模示例。     

三维前处理有限差分网格剖分的并行化技术

针对前处理中网格剖分模块计算量大、处理速度慢等问题,对网格剖分串行算法进行并行化处理,利用多线程并行机制加以实现。同时对该并行算法进行测试。实验结果表明,该算法相对于串行算法在处理速度上具有绝对优势,且其加速度和并行效率均会随网格精度的提高以及基本实体个数的增多而提高。     

模拟退火算法的并行化策略研究

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题或连续更新的学习过程(随机或决定性的)。在此过程中,每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比,这些参数扮演着温度的角色。标准模拟退火算法仅进行串行优化,其效率很难提高。因此,考虑引入多种群群体优化机制构造并行算法,并对接受准则进行讨论。     

模拟退火算法的并行化策略研究

模拟退火算法是一种能应用到求最小值问题或连续更新的学习过程（随机或决定性的）。在此过程中,每一步更新过程的长度都与相应的参数成正比,这些参数扮演着温度的角色。标准模拟退火算法仅进行串行优化,其效率很难提高。因此,考虑引入多种群群体优化机制构造并行算法,并对接受准则进行讨论。     

MapReduce求解物流配送单源最短路径研究

针对物流配送路线优化,提出了将配送路线问题分解成若干可并行操作的子问题的云计算模式。详细论述了基于标色法的MapReduce广度优先算法并行化模型、节点数据结构、算法流程和伪代码程序,并通过将该算法应用于快递公司的实际配送,验证了该算法的可行性。     

冒险模拟退火算法及其在任务映射上的应用

本文提出了一种冒险模拟退火算法。该算法将冒险计算引进模拟退火算法来处理任务映射问题。它引入任务图与费用函数的概念，不仅考虑到任务的计算时间，还考虑到任务间的通信时间。既确保了模拟退火的串行顺序，使解趋于最优，又缩短了达到最优所需时间，提高了并行计算效率。     

改进混合遗传算法及其在农资优化配送中应用

针对农资配送过程中普遍存在空载以及二次配送导致配送成本增加问题,提出一种基于改进混合遗传算法的配送优化方法。在遗传算法中融入模拟退火算法,结合二者优势使得算法跳出局部极值,增强全局优化的能力;针对两种算法混合后造成算法运行时间长、收敛慢的缺点,提出一种混合交叉方式以及混合启发式变异的方法,最大限度减少不必要的计算,提高算法的优化效率。选取北京农资大兴配送中心针对大兴地区30个农资连锁经销门店的日常配送路径优化问题开展实验研究,结果表明,提出的算法较传统算法具有更好的收敛性,优化结果更加逼近全局最优解,可为农资配送车辆实时路径优化决策提供一种新的方法。     

大型物流车辆配送线路自适应调度方法

为了有效提高物流配送车辆的利用率,降低配送车辆的空载率及物流运输成本,需要对大型物流车辆配送线路自适应调度方法进行研究。当前方法多是采用通过对物流车辆配送过程中的调度与路径选择进行分析,建立多类型的物流配送车辆调度模型,并构建改进后的遗传算法,对物流调度模型的算法效率以及计算时间和复杂度进行优化,以获取物流车辆配送调度问题的最优解,但该方法存在过程较为繁琐的问题。为此,提出一种大型物流车辆配送线路自适应调度方法。该方法首先建立物流车辆配送线路调度问题的数学模型,为实现自适应调度方法对数学模型进行优化求出最优解,利用蚁群算法对物流车辆配送调度数学模型的最优解进行优化,获取最优路径的适应度初始化蚁群算法的各客户点之间的信息素,从而得出了优化的最优路径;以优化的最优路径完成对大型物流车辆配送线路自适应调度。仿真实验表明,利用蚁群算法不仅加快了物流配送路线调度优化问题求解的速度,降低了物流运输的成本,而且获取了最优解的概率,比其他调度算法具有更明显的优势。     

基于μClinux的微型热敏打印机驱动的实现

目前市场上的打印机产品基本上是不带操作系统的,这样使得一些能并行运行的任务只能串行运行,增加了程序运行的时间,降低了程序运行的效率,如果在操作系统上开发产品就可以将任务设计成并行的运行方式,从而使系统的资源得到充分的利用。μClinux是Linux经过裁减和优化而成的专门应用于嵌入式领域的操作系统,其针对嵌入式处理器做了专门的改良,成为嵌入式操作系统的首选。本文论述了μClinux下驱动编写的规范以及如何以驱动的方式在μClinux上实现热敏打印机的功能。     

基于电路系统网络的IIC并行信号转化方法研究

介绍如何利用电路系统网络对非应答模式的IIC串行信号解码转换为并行信号以实现微机接收。在信号传输的过程中实现在不改变原信息和传输时间的情况下尽可能地减少微机接收IIC信号所需消耗的工作时间，以节约微机资源，提高工作效率。     

一个交互式的Fortran77并行化系统

并行化编译器可以把现有的串行程序自动或半自动地转换为并行程序.现有并行化系统的自动并行化效果与手工并行化的效果相比还有一定的差距,这是由于并行化工具的分析能力不足以及程序中所固有的语义信息无法被并行化工具所理解而造成的.TIPS(Tsinghua interactive parallelizing system)系统通过提供一些友好的交互式工具,使用户与编译器紧密协作,是提高并行化系统的能力和效率的一条有效途径.     

A conceptual approach to modeling the procurement process of construction using petri-nets

One way to improve the efficiency and effectiveness of procurement processes is to improve the timeliness of information flows between and among project participants. This can be achieved by condensing sequential processes into concurrent processes that are synchronized so their effectiveness and efficiency can be improved. Essentially existing processes (workflows) are re-designed so that savings in time and cost can be achieved. In order to identify and design the optimum workflow, it is important to have an effective modeling language to describe and simulate the actual operational process. Recently, Petri-Nets (PN) have been used in the manufacturing industry as a tool to analyze the concurrency of operations. Research results indicate that PNs are a useful tool for formalizing, simulating, and designing systems and processes that communicate with one another and need to be synchronized. This paper presents a simple introductory experiment to demonstrate how PNs can be used to simulate workflow in order to identify the optimum procurement process. Initial results from the experiments are reported in the paper.     

面向高速列车监测数据的并行解压缩算法

高速列车在运行时产生的实时监测数据通常用变长编码压缩技术进行处理,以便于传输和存储。然而这种方法会使得压缩数据内部结构复杂,导致相应的数据解压缩过程只能遵照压缩数据的组成顺序进行,效率较低。为提升高速列车监测数据的解压缩效率,借助推测技术,提出一种面向高速列车监测数据的并行解压缩算法。首先,研究高速列车监测数据的结构特征,分析影响数据划分的内部依赖;其次,利用推测技术消解内部依赖后,对数据进行试探性划分;然后在分布式计算环境中对划分结果并行地进行解压;最后将并行解压缩结果合并起来,从而提高针对高速列车监测数据的解压缩效率。实验结果表明,在由7个计算节点组成的计算集群上,与串行算法相比,所提推测并行算法的加速比为3左右,展现了该算法良好的性能,可见该算法能够显著提高针对列车监测数据的解压缩效率。     

导航卫星载体姿态测量进化算法研究

导航卫星载体姿态测量是航空、航天、航海和陆地导航中的关键技术.在基于载波相位差的载体姿态测量中,相位双差整周模糊度的求解是重点和难点.该文将进化算法应用于整周模糊度的搜索,无需进行模糊度的去相关处理,采用进化算法直接搜索整周模糊度,进而求解出基线矢量,获得载体姿态.该方法可以提高整周模糊度求解的效率和实时性,适用于动态载体姿态测量.对比实验结果证明了该方法的有效性.     

模件体系探究——以VI设计为视点

模件体系作为创造性思维方式,在生活的方方面面仍发挥着举足轻重的作用。在现代设计中,模件体系可以使设计师在设计上更加清晰、系统地创造出一定数量的模件,进行有变化的组合,形成全新的设计形态,使设计过程更加便捷,提高效率。通过剖析模件体系在VI设计系统中的应用,使模件体系在VI设计中的作用清晰明朗化,使设计者在运用标准化视觉时,能有意识地运用模件体系构建属于他们的身份与认同,并以此进行更准确、更广泛的诠释。     

计算机辅助分析电路--基于MATLAB软件

本文阐述了利用MATLAB软件计算和分析电路系统，使用者只要告知计算机电路的结构和元件值就能计算得出结果。因而可以将精力集中在电路分析本身上，不再为数学方程的求解困扰，提高学习的效率。文章介绍了程序编写和建立Simulink仿真系统模型的方法和步骤，并结合学习过程中所碰到相关实例给出了相应的过程。     

基于模拟退火的流量矩阵估计

OD（Origin-Destination）流量估计用以获得网络流量在各个OD对间的分布情况,在网络优化、管理和网络异常的检测与识别等方面具有重要意义。模拟退火算法是一种全局的最优化技术,运行效率高,将其应用于OD流估计中,有助于降低求解的复杂性,并取得较高精度。提出了一种基于模拟退火的流量矩阵估计方法,首先采用IPF算法（Iterative Proportional Fitting algorithm）校正后的历史均值作为模拟退火初始值;在模拟退火过程中,利用链路流量信息来缩小模拟退火解的搜索空间,以达到提高算法的估计精度及实时性的目的。采用Abilene网络实际数据的仿真结果表明,该文方法能够取得较高的OD流估计精度,且计算效率明显优于现有的广义重力模型方法。     

基于ARM的多串口数据接收系统设计

针对目前惯导测试系统只能测试一组产品的现状,设计了一种能实现4组惯导产品同时测试的基于微控制器LPC2368的多串口数据接收系统,以提高效率.在综合分析测试需求的基础上,通过对微控制器LPC2368软硬件的设计实现了四路串口数据的同步接收,并且使用USB总线将四路串口数据通过中断传输的方式将数据实时快速上传至测控计算机.通过使用VC＋＋6.0软件的编写完成上位机应用程序的设计,实现了四路串口数据实时的显示、存储及标定.通过大量实验,并对得到的实验数据进行统计和分析,结果表明该系统实现了同步无错误接收四路串口数据的设计要求,具有很好的实用性.