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为了进一步提高信息熵多种群遗传算法的计算效率,缩短计算时间,提出了一种基于CUDA平台的信息熵多种群遗传算法。通过分析原算法的并行因素,结合CUDA开发平台,对原算法进行适合GPU加速的并行化处理,实现了遗传算子、惩罚函数和空间收缩因子等的并行计算,有效地提高了算法效率。例题数值测试表明,在保持了快速收敛特性和计算精度的前提下,CUDA并行算法相对于原算法具有很高的加速效率。 相似文献
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Internet环境中大量的闲置资源为用户获得高质量网格服务提供了物质基础。但是资源的分布性、动态性和异构性的特征,以及用户对服务偏好的多样性和难以衡量性,使得对服务质量的评价非常困难。开发了一个网格资源管理调度系统平台,用多Agent构件实现了对网格资源的评价与调度。为了提高网格服务质量,在综合考虑用户的多维Qos偏好和网格资源固有特征的基础上,把层次分析法引入网格资源的Multi-Qos评估模型,建立了以资源可用性能、价格、数据传输性能、安全性和可靠性为评价准则的综合评价模型。并通过对算例的评价结果,说明该方法的有效性和合理性。 相似文献
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稳健优化设计需要进行不确定性分析,优化过程比较费时。为提高计算效率,提出了基于Kriging代理模型的稳健优化设计方法。该方法结合双重Kriging代理模型和多点加点准则进行稳健优化设计。双重Kriging代理模型的建立,减小了不确定性分析的计算量,提高了计算效率。多点加点准则实现了序列的迭代优化,在保证计算效率的同时提高了对全局最优解的逼近程度。数学函数测试结果表明,与一般模拟基稳健优化方法相比,本文所提出的序列稳健优化方法在效率上有很大的提高。最后,考虑注塑工艺的不稳定性,对一盒式注塑制件的壁厚和工艺进行稳健优化,结果表明该稳健优化设计方法是有效的。 相似文献
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Internet上大量的闲置资源可以用来协同解决复杂的注塑模优化设计问题,但是它们的分布性、异构性、动态性和自治性的本质特征,为建立网格平台带来了很大的困难.层次化构件化的设计方法能够降低开发难度,增强系统的可靠性和易维护性.本文建立了构件化的模具优化设计网格平台,并介绍了各个层次的主要功能及组成构件的相关实现技术.在此基础上,重点介绍了网格任务调度agent和优化设计任务分配模型.最后通过对一个算例的优化结果,说明了该平台的合理性和高效性. 相似文献
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药物分子对接中的构象搜索策略 总被引:4,自引:4,他引:0
药物分子对接设计是大规模数据库筛选的理想途径。本文在介绍分子对接理论的基础上,建立了一个数学规划模型,将分子对接中的构象搜索转化为约束极小化问题,并采用带有空间收缩的小种群遗传算法进行求解。在遗传算法中还引入了信息熵的概念,用熵控制各种群搜索空间的收缩。本方法用种群的多样性避免了遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛。在多种群进化机制上,采用小种群策略,极大程度地减少了计算量,提高了分子对接的效率。实例表明本方法适用于药物分子对接设计。 相似文献
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注塑制品的翘曲优化设计进展 总被引:18,自引:0,他引:18
分析了注射成型过程中各工艺参数对制品翘曲的影响,并通过对不同部件翘曲影响因素的分析总结出最重要的影响因素是保压压力,其次为模具温度和注射速度。优化工艺参数是减小翘曲变形的合理且可行的途径,但是由于注射成型过程的复杂性,翘曲优化模型不尽相同。根据优化目标函数的不同将优化模型分为间接优化和直接优化,并分别进行了详尽阐述。最后对为提高优化过程的计算效率,引入一些“替代函数”的翘曲优化进行了分析。 相似文献
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认定蛋白质交互网中的功能模块对于理解细胞的组织结构,处理过程及其功能都是至关重要的。由于一个蛋白质可能具有多重功能因此蛋白质功能模块可能会相互交叠。然而,目前已有的一些识别功能模块的软聚类算法有如下两个缺陷:一是一些算法需要阈值来截断聚类;二是有些算法需要预设聚类数目。为了克服这两个缺陷,提出了随机走步软聚类识别算法来认定蛋白质交互网中的交叠功能模块。实验结果表明该算法在无需任何参数的情况下能发现一些重要的交叠功能模块。 相似文献