一种改进的矩阵幂运算及其性能分析

基于流水光总线的可重构线性阵列系统是一种建立在光总线上的并行高效计算模型。该文给出了一种LARPBS模型上改进的矩阵幂运算并行算法,并对其可扩展性和复杂性进行分析,通过分析可以看出,该算法是目前速度最快、成本最优的并行矩阵幂运算算法。     

基于分布均匀度的自适应蚁群算法

针对蚁群算法加速收敛和早熟停滞现象的矛盾,提出一种基于分布均匀度的自适应蚁群算法,以求在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡.该算法根据优化过程中解的分布均匀度,自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略.以数种对称和不对称TSP(traveling salesman problem)问题为例所进行的计算结果表明,该方法比一般蚁群算法具有更好的收敛速度和稳定性,更适合于求解大规模的TSP问题.     

CFB锅炉低床料启动弊端及对策分析

针对CFB锅炉在启动过程中,床料过少所引起的一系列问题进行分析,并找出相应的解决措施,为锅炉的启动积累经验。     

基于流水光总线阵列的快速矩阵乘法运算

基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行计算模型,许多研究工作者已经在该模型上设计出了一些高效的并行算法。该文主要介绍了LARPBS模型及其快速矩阵乘法运算,从而使人们更加了解光总线计算模型及其优越性,为今后进一步研究光总线模型及其并行算法奠定了基础。     

带有宽总线网络的可重构计算模型上的并行归并排序算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的二进制值的前缀和操作的基础上,提出了该模型上的抽取压缩操作算法,并由此得到了该模型上的并行归并排序算法。在具有N个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω>log N字节,对长度为N的序列进行归并排序,在最坏情况下以O(logN·loglogN)时间完成。     

RAPWBN模型上的快速高效并行排序算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的基本结构及其二进制值的前缀和操作的基础上,提出了RAPWBN模型上的抽取压缩操作算法,并由此得到了RAPWBN模型上的两种快速高效并行排序算法,对长度为N的序列进行排序,在具有N2个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω＞logN字节,可以在O(1)时间完成排序.在具有N个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,最好情况下以O(logN)时间、最坏情况下以O(N)时间完成排序.     

一种动态自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。