并行遗传算法与神经网络,模糊系统的结合

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的计算模型。本文介绍了并行遗传算法的不同分类及不同并行策略，又将遗传算法分别与神经网络、模糊系统结合起来进行并行处理，并在曙光１０００系统上实现。算法分析表明，并行遗传算法可以有效地提高收敛速度。     

用于分组和集函数计算的并行排序方法

本文考虑在并行数据库系统中基于归并排序的分组操作和集函数计算。为消除结点间数据分布倾斜对并行排序效果的影响，采用静态或动态数据平衡方法。通过实验模拟，比较了采用不平衡方法、静态平衡方法和动态平衡方法的查询效果     

路径表达式的并行算法研究

在面向对象数据库系统中,路径表达式是用于定位复杂对象的必要查询设施,因此,优化和并行化路径表达式的执行是实现高性能面向对象数据库系统的关键因素之一,由于ＯＱＬ语言的正交性,在ＳＥＬＥＣＴ,ＦＲＯＭ和（或）ＷＨＥＲＥ子句中均可嵌套路径表达式,而我们将着重讨论ＷＨＥＲＥ子句子路径表达式的并行计算,种路径表达式也称之为复杂谓词。本文分析了现有路径表达式的计算方法后,提出了两种新的路径表达式并行计算算法,     

广域网中的快速组播树生成算法

在组播树生成算法中,MPH(minimum path cost heuristic)的费用性能几乎是最好的,但它的计算时间相对较长,提出了两种新的组播树生成算法：TNS-MPH(tree-mode started minimum-cost path heuristic)和NTDS-MPH(non-tree-destination started minimum-cost path heuristic).同时提出了一种使节点平均度非常精确的随机网络产生模型。新算法的仿真结果表明,新算法用较少的费用性能恶化来换取更快的计算速度。新算法比SCTF（selective closest terminal first）算法有更好的扩展性。     

超立方网络上的平行路径

超立方是分布存储系中最常用的结构。在以往的工作中,人们已经提出了不少容错寻径算法,然而,还没有考虑Ｈｎ中│Ｆ│≥２ｎ－２的情形,在一个含有故障结点集Ｆ的ｎ维超立方网络Ｈｎ中,│Ｆ│≤４ｎ－２４,（ｓ０,ｄ０）,（ｓ１,ｄ１）是其中任意两对非故障结点,结果,（１）对↓Ａｖ∈Ｖ（Ｈｎ）,有│Ａ（ｖ,Ｈｎ－Ｆ）│≥６．（２）沿着某一维ｋ（０≤ｋ≤ｎ－１）,可将Ｈｎ分割成两部分：（ｄ０∈）Ｈｎ－１,０和（     

基于并行B+-树的并行Join算法的设计、分析与实现

Ｂ＾＋－树是一种有效的数据库存储结构，被普遍应用于各种关系数据库系统。把Ｂ＾＋－树并行化，使之用于并行数据库系统显然是一项很有意义的重要工作。本文研究了适用于并行数据库的并行Ｂ＾＋－树存储结构，提出两类基于并行Ｂ＾＋－树工并行Ｊｏｉｎ算法。理论和实验结果表明，这些算法效率高基其它并行Ｊｏｉｎ算法。     

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。     

构造面向多种MIMD结构的并行算法库

本文描述了ＮＰＡＢ—１并行算法库的结构和功能，并通过两个例子说明了库中并行算法的设计风格．     

一种并行求解方法的研究及相关算法的分析

本文研究在分布式系统中如何利用分治算法来并行求解问题，并给出并行算法有效性度量和分析方法。     

多Transputer系统上的并行消隐算法及其图形显示

本文讨论了三维物体隐面消除的并行处理问题。给出了一类ＭＩＭＤ并行深度缓冲器算法，并在多Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ系统上实现。文中还对这些算法的效率进行了比较。     

N-Star网络中最优的点到多点平行路由算法

Ｃｈｅｎｔ等研究了ｎ－Ｓｔａｒ网络中的点到多点并行路由问题,对前人的工作做了很大的改进,给出了一个几乎最优的时间复杂度为Ｏ（ｎ＾２）的算法,由Ｃｈｅｎ的算法所给出的ｎ－１条路Ｐ２,…,Ｐｎ满足│Ｐｉ│≤ｄｉｓｔ（ｖ１,ｖｉ）＋６,其中Ｐｉ是连续ｖｉ到ｖ１的路,│Ｐｉ│表示路Ｐｉ的长度,ｄｉｓｔ（ｖ１,ｖｉ）表示ｖｉ到ｖ１的最短路的长度。     

求解多段图问题的并行动态规划算法

多段图问题是一类特殊的单源最短路径问题。在串行动态规划算法的两种实现方法的基础上,根据图中顶点的编号,提出两种在集群环境下进行任务分割的并行化求解方法,并使用MPI进行实现。实验结果表明,所提出的算法具有较高的加速比和较低的通信复杂度、时间复杂度。算法不限于某种结构的集群,通用性强。     

块三对角线性方程组的一种并行算法

本文提出了分布式环境下求解块三对角线性方程组的一种并行算法,该算法通过分裂系数矩阵,充分利用系数矩阵结构的特殊性,使算法只在相邻处理机间通信两次.并从理论上给出了算法收敛的一个充分条件,分析了误差.最后,在HP rx2600集群上进行了数值试验,结果表明,实算与理论是一致的,并行效率也很高.     

一种前馈神经网的快速算法

前馈神经网已经被大量用于非线性信号处理． 经典反向传播算法是一种标准的前馈网络学习算法,但是,对许多应用,反向传播算法的收 敛速度却很慢．本文根据对网络的非线性单元进行线性化而提出一种新的算法,该算法在非 线性信号处理中在精度和收敛速度方面都优于传统的反向传播算法．     

EMPLOYING K-ARY n-CUBES FOR PARALLEL LAGRANGE INTERPOLATION

This paper proposes a parallel algorithm for computing anN( = Kⁿ) point Lagrange interpolation on fc-ary n-cube networks. The algorithm consists of three phases: initialisation, main and final. There is no computation in the initialisation phase. The main phase is composed of N/2 steps, each consisting of four multiplications and four subtractions, and an additional step including one division and one multiplication. Communication in the main phase is based on an all-to-all broadcast algorithm on a Hamiltonian ring embedded in a k-ary n-cube. The final phase is carried out in n x ?k/l? steps, each requiring one addition. A performance evaluation of the proposed algorithm reveals a near to optimum speedup for a typical range of sy:;tem parameters used in current state-of-the-art implementations. Our study also reveals that when implementation cost is taken into account low-dimensional K-ary n-cubes achieve better speedup than their higher-dimensional counterparts.     

无线传感器网络中一种自适应的退避算法

802.15.4协议中CSMA/CA信道接入方式为了避免再次碰撞使用BEB退避算法,在重负载的情况下网络性能较差。提出一种自适应的退避算法,它用报文的冲突概率来预测节点附近信道的争用状况,在不同的网络状况下,竞争窗口的取值采用相应的退避策略,动态地控制节点的退避范围,以达到改善网络性能的目的。分析与仿真结果表明,新的算法与传统的退避算法BEB算法相比,在网络负载重的情况下,有效地降低了数据包的冲突概率,减少了时延,提高了网络的吞吐量,同时对信道的公平性也有所改善。     

一个无约束优化问题并行算法的异步执行

在这篇文章里,我们对Fukushima提出的关于无约束优化问题的PVT算法作了改进,提出利用PVD算法中的PVD-方向来构造的PVT-变换矩阵,得到一个更适合于异步执行的PVT算法,从而减少各处理机之间的等待时间,提高并行机的并行效率．文中证明算法具有线性收敛速度,且其线性收敛比与处理机个数无关,该结果改进了中的结果,更适合于并行计算．     

Hypercube多处理器上图的最优算法

已知一个无向图G(V,E),|V|=n.本文在SIMD机器-Hype-rcube上提出了计算图的连通分支和最小生成树的两个最优算法.若Hypercu-be由P个处理器组成,则上述两个算法的时间复杂性都是O(n~2/p),1≤p且PlogP≤n.     

解大规模线性方程组的Mann迭代并行算法

利用实函数不动点的Mann迭代算法,提出了一种求解大规模线性方程组新的并行算法,分析了算法的并行加速比,讨论了算法在基于消息传递机制的MPI并行环境下的实现流程,给出了并行环境上的实验.该算法适用范围广,数值计算结果表明理论分析与实际计算相符合,算法在并行环境下具有较好的并行度,可适合大规模科学与工程的高性能计算.     

局域网上求解线性方程组的一种并行Gauss-Seidel迭代算法

针对网络并行环境的计算能力强而通信相对较慢的实际情况,给出了一种局域网上求解线性方程组的并行Gauss-Seidel迭代算法.该算法将线性方程组的系数矩阵及右端项按行分块,然后将分块的系数矩阵及右端项按卷帘方式存储在各处理机,每次迭代通过循环传送已求出的部分解分量以减少处理机间的通信开销,提高并行算法的效率.试验结果表明该算法具有较高的并行效率和加速比.