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基于混合负载平衡的并行启发式搜索算法
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作者 袁源 李炳法 +2 位作者 杨杰 丁莹 彭代毅 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第23期193-195,215,共4页
在分析了迭代加深启发式搜索(Iterative Deepening A*)算法及其可并行性后,提出了一种新的基于混合负载平衡的并行迭代加深启发式搜索算法。该算法综合了静态负载平衡和动态负载平衡的优点,可以在多结点的并行搜索计算中获得很高的加速... 在分析了迭代加深启发式搜索(Iterative Deepening A*)算法及其可并行性后,提出了一种新的基于混合负载平衡的并行迭代加深启发式搜索算法。该算法综合了静态负载平衡和动态负载平衡的优点,可以在多结点的并行搜索计算中获得很高的加速比和效率。给出了该算法的Java RMI实现。通过在72个结点的并行机上的试验表明,该算法可以极大地提高并行搜索算法的加速度和效率。 展开更多
关键词 负载平衡 迭代加深 并行 搜索算法
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基于最优解收集的扩展式并行遗传算法
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作者 袁源 李炳法 +1 位作者 杨杰 丁莹 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期178-180,共3页
在扩展分布式遗传算法(EDGA)的基础上提出了一种新的基于最优解收集的扩展式并行遗传算法(EPGA)。在该算法中,群体被划分为子群分配给各子处理单元(PE)计算,根处理器则在采用全局搜索策略进行搜索的同时,不断地从各子处理单元上收集局... 在扩展分布式遗传算法(EDGA)的基础上提出了一种新的基于最优解收集的扩展式并行遗传算法(EPGA)。在该算法中,群体被划分为子群分配给各子处理单元(PE)计算,根处理器则在采用全局搜索策略进行搜索的同时,不断地从各子处理单元上收集局部最优解替换当前群体以获取较好的最优解。该算法采用子群的概念去获得较好的加速比,采用全局搜索策略的概念去获得较好的最优解,同时具有EDGA不具有的许多优点。给出了该算法针对经典的TSP问题的非阻塞MPI实现。实验表明该算法可以有效地提高遗传算法的加速比及增加获得最优解的概率。 展开更多
关键词 扩展式 并行 遗传算法 最优解收集
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连续事件的语义数据模型
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作者 孙蕾 周明全 J.H.ter Bekke 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期277-280,共4页
语义抽象概念aggregation和generalization不仅对不包含时间概念的复杂情况的数据模型的建立很有用,而且还可以成功地用于连续事件的建模。建立了两种情况并存的语义数据模型:or-dering(次序)和sequencing(先后顺序),并且可以在任何程... 语义抽象概念aggregation和generalization不仅对不包含时间概念的复杂情况的数据模型的建立很有用,而且还可以成功地用于连续事件的建模。建立了两种情况并存的语义数据模型:or-dering(次序)和sequencing(先后顺序),并且可以在任何程序环境下实现。 展开更多
关键词 数据模型 语义数据库 集合 概括
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