一种求解TSP问题的并行遗传算法

遗传算法(GA)是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法,由于它在搜索空间中同时考虑许多点,这样就减少了收敛于局部极小的可能,也增加了处理的并行性。因此可以利用并行遗传算法(PGA)研究典型的组合优化实例-TSP问题的求解问题。该文提出一种有效的并行算法求解旅行商(TSP)问题,实验结果表明,该方法在解的精度上优于以前的算法。     

一种求解TSP问题的多种群并行遗传算法

遗传算法是一种基于自然群体遗传机制的有效搜索算法,由于它在搜索空间中同时考虑许多点.减少了收敛于局部极值的可能,也增加了处理的并行性.因此可以利用并行遗传算法研究典型的TSP问题的求解.提出一种有效的多种群并行算法求解旅行商(TSP)问题,应用多种群遗传并行进化的思想,并在种群之间进行遗传信息交流,以解决经典遗传的收敛到局部最优值问题.仿真实验结果表明,方法在解的精度上以及解的质量上优于经典的遗传算法.     

一种基于群同系统的对象并行模型的探讨与实践

对象并行是面向对象技术与并技术相结合的产物,如何在面向对象语言Ｃ＋＋中实现数据行行,任务并行等并并行思想,是当前亟待解决的一个问题。该文探讨了在群机系统上进行对象并行所面临的新问题,并提出了一种新的对象并行模型,给出了在３台ＲＳ６０００工作站上的初步实验结果。     

PMS:一种支持并行推理的模型

目前,许多成功的专家系统都是用产生式系统实现的,但是随着系统知识库规模的不断增长,推理效率却急骤下降．本文在分析了产生式系统的优点和不足的基础上,提出了一种改进方案,介绍一种能在多机环境下进行推理的并行成员系统ＰＭＳ（ＰａｒａｌｅｌＭｅｍｂｅｒＳｙｓｔｅｍ）。     

一种基于群机系统的对象并行模型的探讨与实践

对象并行是面向对象技术与并行技术相结合的产物。如何在面向对象语言Ｃ＋＋中实现数据并行、任务并行等并行思想,是当前亟待解决的一个问题。该文探讨了在群机系统上进行对象并行所面临的新问题,并提出了一种新的对象并行模型,给出了在３台ＲＳ６０００工作站上的初步实验结果。     

一种具有重排通信的数据分布策略*

主要讨论了一种适用于分布和共享内存的循环级的数据分布策略.该方法支持由数据重排而引起的通信.     

一种基于线性代数的计算和数据自动分解算法

在针对分布内存体系结构的并行识别技术中,如何对计算和数据进行合理分解,以增加数据引用的本地化、减少处理器间的通信是提高并行程序性能的关键。本文通过对Anderson-lam分解算法完整性的补充,给出了一种可实现无通信的计算划分和数据分布算法,并阐述了对该算法在工程实践中的一些优化考虑。     

一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优伦算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集群能的研究已经逐渐成为一个研究热点。该文首先在蚁群算法的基础上提出了相遇算法,提高了蚁群算法蚂蚁一次周游的质量,然后将相遇算法与采用并行策略的分段算法相结合,提出一种基于蚁群算法的TSP问题分段求解算法。实验结果表明该算法有较好的有效性。     

一种混合型电力滤波器的设计

混合型电力滤波装置(HAPF)是谐波抑制和无功补偿技术的发展方向.本文介绍了一种采用耦合变压器的基波串联谐振注入型电路的混合型电力滤波装置的系统结构与谐波抑制原理,结合实际给出了应用该混合型电力滤波装置的仿真实验结果.     

一个支持副作用处理的受限AND／OR并行执行模型

本文将对开发ＡＮＤ／ＯＲ并行性时的副作用问题加以讨论，并给出一个支持副作用处理的并行执行模型Ｓ－ＲＡＰ／ＬＯＰ。在该模型中，我们在预编译时给子目标分类并加标记ＰＶＳ，这些标记规定了相应子目标的执行条件。在动态运行中，我们使用多机分级同步控制方法管理子目标及子句的并行执行。本文还将对回溯及数据库的维护等问题加以讨论。我们希望以最小的时空代价及最小的并行度损失控制副作用。     

一种支持虚拟共享存储空间的并行程序设计模型

本文研究机群系统的程序设计问题，旨在建立一种支持虚拟共享存储空间和多种并行性描述方式的并行程序设计模型。文中首先提出了抽象结构共享存储器模型的概念，并在此基础上建立了同时支持数据并行、任务并行和对象并行的层次并行模型，这两种模型构成了并行语言ＴｉｐＣ＋＋的并行程序设计模型。文中还初步讨论了基于这种程序设计模型的性能优化原语、编译优化和任务调度等问题。     

Cluster 环境下p-HPF编译器支持的并行计算范式

p-HPF是研制的一个符合HPF（high performance Fortran)规范的并行编译系统,以HPF为核心实现多范式并行计算是开发大型并行应用系统的基础。首先论述了Cluster环境下的并行运行范式,包括farm parallel范式、流水线并行、流循环并行、基于数据并行和组合数据并行等,抽象分析了它们的性能,接着给出了利用p-HPF的外部过程机制、任务并行机制以以FORALL,INDEPENDENT DO等典型并行语句实现几种典型并行范式的方法,给出了实例程序,对实例进行了实际运行并对运行结果进行了分析。     

一种新型并行推理机制BTJ

本文提出一种新型并行推理机制BTJ,它同时支持受限“与”并行和完全“或”并行,与其它“与/或”并行模型相比,BTJ具有高并行度和低运行时刻代价的优点,性能测试结果表明,BTJ对于“与”并行和“或”并行均可获得较好的并行加速比。     

串行程序在大粒度级的并行分解及可并行执行包的形成

本文提出了针对由划分阶段所形成的任务图［７］进行优化、合并的技术及相应的算法，用于在并行与通信开销间进行折衷，以使分解出的并行成份有尽可能高的执行效率。本文还给出了根据综合后的任务图形成可并行执行包，并在其中自动插入通信原语的方法。     

SSearch基于众核加速的并行模型分析

介绍SSearch核心算法的特点,分析该算法的并行性,并以GPU以及类Cell处理器为例分析算法对众核系统的适用性。在此基础上提出众核系统下的SSearch并行模型。     

逻辑程序并行执行中的粒度分析方法

逻辑程序设计语言具有潜在丰富的并行性，但是由于任务并行执行时所需调度、通讯、同步等开销，使得一部分并行执行反而降低了执行效率。本文给出一种粒度分析方法。该方法在静态时通过分析估价出各子目标在单机上运行所需的ＣＰＵ时间ＴＣ，通过ＴＣ与基本粒度的比较产生该子句的最佳粒度执行流图ＢＥＧ（Ｎ’，Ｅ’），进而在ＢＥＧ（Ｎ’，Ｅ’）的基础上对子句ＣＧＥ进行优化。优化后的并行执行图表达式ＣＧＥ将具有最好的执行效率。     

并行计算模型在异构计算环境中的研究

近年来异构并行计算在高性能科学计算和通用应用领域受到广泛研究。本文结合多种代表性并行计算模型,给出异构环境中的HBSP模型和程序开销计算方法。采用基于消息长度的线性模型使通信开销的计算更精确,解除原有BSP模型对h-rela-tion的限制,使程序和算法在异构环境中的设计更加灵活。当构成BSP计算机的各处理机速度相同且原有BSP算法达到最优（即各处理机上所分配的计算量与通信量完全均衡）时,HBSP模型等同于原有模型。     

关于产生式系统并行执行与收敛性问题的探讨

产生式系统引入并行技术后，出现了两个新的困难问题：相容性问题和收敛性问题。基于并行知识库机ＰＫＢＭ９５，为了解决收敛性问题，本文给出了一种称为规则顺序锁定的方法。另外，为了发现隐循环以及为了提高性能，我们给出一系列动态分析了测试的方法，如路径跟踪等等。