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传统计算机算法在大数据环境下效率较差。为此,从数据处理并行角度出发探索大数据环境下实现先进先出的新算法逻辑,通过先进先出算法实现对成本的有效计算,尤其是提高计算容错性,利用优化的并行化计算模式提高算法时间效率。对传统成本算法与新的并行化先进先出成本算法在实际数据上进行比较实验,结果表明并行化的先进先出成本算法在时间效率上优于传统成本算法,且随着数据量的不断扩大时间效率更加明显,而先进先出的计算模型与传统算法在计算误差上并无扩大,说明并行化的先进先出成本算法在大数据环境下优于传统成本算法。 相似文献
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随着数据密集型计算的飞速发展,在虚拟计算环境研究的基础上,数据虚拟计算环境的研究工作也发展得如火如荼。其中,虚拟计算环境计算的任务调度是一个非常重要的问题,调度算法和策略的好坏将直接影响任务执行的效率乃至成败。提出了一种新的虚拟计算环境DAG任务调度算法,并建立了树状层级调度模型。通过将虚拟计算环境DAG任务转化为参数化任务图PTG（Parameterized Task Graph）,采用在线和批处理相结合的方式,对各层任务进行在线处理,对层内任务进行批调度;经仿真平台实验,该本算法可有效提高并行效率,缩短调度时间。 相似文献
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为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用Caltech256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA BP神经网络算法的优越性。 相似文献
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为了提高粗粒度并行遗传算法性能,缩短对立体仓库路径优化问题的求解时间,将一种单程序多数据流（简称SPMD）并行结构运用到粗粒度并行遗传算法中,并对算法进行改进。通过对自动化立体仓库拣选路径优化模型的求解,得到串行与并行计算两种情况下的运算时间与加速比,并在求解精度相差不大的情况下,将改进算法的计算时间与遗传算法、蚁群遗传算法进行比较。对比结果表明,并行计算能有效提高算法优化效率,缩短程序执行时间。该研究对于解决自动化立体仓库堆垛拣选路径优化问题有着重要的现实意义。 相似文献
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为了改善传统实体解析算法在单机环境下采用人为方式设定属性权值及阈值难以对海量数据进行快速有效处理的缺点,基于Hadoop框架使用MapReduce计算模型,在多节点分布式环境下,通过不断调整网络学习属性之间的内在关系以及属性权值、阈值等参数后,再将模型放在Hive数据仓库中的真实数据集上进行有效性验证。分别使用5 000及9 000条数据进行实验,实验结果表明,基于学习的并行实体解析算法准确率、召回率和F1值较高。因此,基于学习的并行实体解析算法对于海量数据不仅能进行快速有效的处理,而且能有效降低人工经验中存在的误差,同时也能提高识别结果的准确度,提升识别效率。 相似文献
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约束动态多目标优化对优化算法提出极高要求,已有算法在约束处理和准确跟踪Pareto有效面上均存在困难.基于免疫系统机理提出一种约束动态多目标免疫算法(CD-M OIAs),算法通过抗体浓度及其约束被支配度设计亲和力,优秀抗体被克隆突变,其他抗体分离为多子群独立并行进化,有效加速算法收敛速度和对不可行域的探索及开采.经由环境识别算子针对不同检测结果产生新环境的抗体群.数值实验中,将CDMOIAs和著名同类算法(DNSGAII-A,DNSGAII-B,CSADMO)用于DCTP系列约束动态测试问题进行仿真比较.结果表明CDMOIAs在跟踪Pareto有效面及其分布性方面优越于其他算法,多次独立执行统计值表明被提出算法的稳定性及收敛性具有一定的优越性. 相似文献
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Cell BE为一个异构多核并行处理架构,具有超高速通信能力,能够有效地提供超级计算机的性能。在分析与研究Cell BE的硬件架构、并行编程环境与模型的基础上,选取PS3为主机,构建一个CellBE高性能计算实验平台。通过选取相关的硬件设备,在构建好硬件平台的基础上,构建系统与软件平台。通过在实验平台上运行高性能计算应用程序,来对平台进行实验测试。以求解多体问题的计算为平台实验应用程序,将四叉树计算初始化过程算法在Cell BE实验平台上实现,并进行运行测试。在不同的粒子数实验规模下的计算时间结果表明,在Cell BE平台上获得了较高的对CPU的加速效果。 相似文献
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针对基于FPGA计算加速的异构高性能计算平台上的硬件任务调度需求,根据硬件任务的空间属性与时间属性,提出了一个基于时空情境CBTA的任务调度体系与相关算法。高性能计算平台的分级调度将CBTA的调度分为平台任务调度与节点任务调度。通过将任务与资源划分为不同的时空情境,提出了一个基于情境转化的自适应任务调度策略,并给出了CBTA调度算法的并行优化策略。最后通过实验来说明了算法在对用户响应时间、负载均衡以及任务拒绝率上的优势。 相似文献
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在考虑像素邻域相似性的基础上,对Morel等人提出的非局部均值滤波算法进行优化.该算法充分考虑图像中存在的大量冗余信息,通过计算邻域内像素点灰度值的加权平均来恢复中心点的灰度值,并对邻域内的点进行一次预分类,只考虑邻域内与中心点相似性大的点,而忽略与中心点相似性小的点,从而减小了算法的计算复杂度.实验结果表明,用该算法处理的图像,其视觉效果和峰值信噪比均不低于非局部均值算法,而运行速度提高了45%以上. 相似文献
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根据合成孔径雷达（SAR）成像基本原理,结合当前基于现场可编程门阵列（FPGA）实现数字信号处理的能力,本文对SAR成像系统的FPGA实现方法做了深入探究.该系统设计将SAR成像算法映射到FPGA中进行实现,结合重新时序分布、展开与合并等算法实现技术,同时注重流水线、并行处理等基本设计技巧,极大地提高了SAR成像系统的运算精度和运算速度.通过仿真验证,设计的系统具有实时高性能的特点,可以很好地满足空载实时SAR成像要求. 相似文献
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云计算环境中任务执行容易受资源故障影响,导致调度效率与成功率降低。针对该问题,提出一种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索,寻找粒子群最优解,以保证任务获取最优资源,减少调度复杂度;同时通过设置检查点,使失效任务从检查点继续执行,实现任务动态恢复,提高调度可靠性。仿真实验表明,与传统算法相比,当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率,缩短任务执行时间。 相似文献
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借助于TI公司的TMS320VC5416图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台,利用CCS开发环境来构建应用程序优化;实现小波多尺度方法来提取边缘,实时得到一系列连续帧的边缘图像。实验结果表明,该方法较好地提高了图像边缘检测的运算速度,满足了实时性要求;能有效地抑制噪声对图像边缘检测的影响,保留了图像边缘细节。 相似文献
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为了提高软件的执行效能及提高WMB(WebSphere Message Broker)上大数据消息数据处理的速度,首先定义了单笔柜面交易、硬件标尺、程序执行效率等概念.建立了企业服务总线上的软件执行高效算法(称为WMB*),算法主要解决了在WMB上提高各应用级系统对大数据消息数据及通讯协议的处理和转换速度,以达到提高软件的执行效率.在银行数据集上对不改变大数据消息数据结构和改变大数据消息数据结构的情况做了大量的实验,结果表明,在WMB上,用ESQL语言比JAVA语言在处理消息数据的速度快0.1个数量级,而在CPU占用率(ms/msg)上,用ESQL语言比JAVA语言低得多.WMB*算法适合在大数据上对银行交易数据进行挖掘. 相似文献
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认知无线电是指能够感知周围频谱环境并动态使用频谱资源的智能无线通信系统。认知无线电的多目标优化问题是一个典型的动态参数优化问题。以传输能量、数据率以及误比特率等多个参数为目标,采用一种基于DNA计算的非支配排序多目标遗传算法(DNA-GA)来对其进行优化。将CR可调参数进行编码作为染色体,产生大小为N的初始化种群,并根据CR目标函数计算个体适应度,再结合克隆操作使算法收敛于全局最优,最终得到CR系统的最优操作参数。仿真结果表明,DNA-GA可以在不同用户需求情况下获得较好的性能优化。 相似文献
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开发了一种视觉辅助的机械臂智能抓取实验教学平台,整个平台由执行系统和图像处理系统组成。执行系统即机械臂本体,分为关节执行机构与手臂执行末端;图像处理系统通过摄像头遍历工作区域采集目标物图像及位置信息,计算机接收到图像数据后,进行坐标转换与目标识别处理,再将控制指令传输至机械臂,控制机械臂关节与末端的运动以完成目标物的抓取及搬运任务,至今该平台已使用两个学期。实践表明,该平台搭建方便,操作步骤与知识点易于理解掌握,适于全校各专业学生学习,可以有效调动学生的学习积极性以及培养其深入思考能力,激发学生的创新思维。 相似文献
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TANG Zhi-bo LI Guo-Ping XU Wei-min School of Computer Science Engineering. Shanghai University Shanghai China 《上海大学学报(英文版)》2000,(Z1)
1.1 BackgroundThe SU'HPCS (Shanghai Ufllverslty HighPerfor-mance Computing System) Is a 144-processorLlnux cluster constricted from commodity personalcomputer teChnology it is designed tO be dedicated tOhigh performance computing for computationalenglneenng and scientific problems We have nowconstructed many parallel environmentS m SUHPCS,such as MPll'], PVMI"'], BSP14], and DSMI'], as well asHPFI61, tO help users enroll their aPPlications intOParallel comPUting system But o… 相似文献
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将量子行为的微粒群（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization即QPSO）算法和图像融合相结合,提出了基于QPSO算法的图像融合算法,将图像融合问题归结为最优化问题。实验表明,在图像融合中,QPSO算法可以很快地得到最优值,与遗传算法以及PSO算法相比参数较少,在取得良好的融合效果的同时,运用算法的并行搜索机制显著地提高了融合速度。 相似文献
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The standard particle swarm optimization （PSO） algorithm is a novel evolutionary algorithm in which each particle studies its own previous best solution and the group＇s previous best solutions to optimization problems. One problem in PSO is its tendency of trapping into local optima. In this paper, a multi-swarm technique based on fast particle swarm optimization（FPSO） algorithm is proposed by introducing crossover operation. FPSO is global search algorithm which can prevent PSO from trapping into local optima in light of Cauchy mutation. Though it can get high optimizing precision, the convergence rate is not satisfactory. FMSO can not only find satisfying solutions, but also speed up the search. 相似文献