导读:本文包含了并行搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:启发式搜索算法,MapReduce框架,TSP问题,遗传问题
并行搜索论文文献综述
李明东,姜飞,胡昊东[1]（2019）在《基于启发式搜索算法的并行性Map Reduce框架研究》一文中研究指出为了能够迅速在状态空间中找寻到位置目标信息,设计采用Hadoop中的并行性MapReduce框架。该数据处理框架采用的是核心层封装的MapReduce操作,通过SolutionFilter组件将待处理数据的个体与用户层对接,实现实时数据与启发式搜索算法结合在MapReduce框架上的并行性批量处理。该系统设计流程主要为集群平台及MapReduce框架的设计及其搭建、启发式搜索算法最优解的获取、TSP问题在系统平台上的处理等。启发式搜索算法通过评估得到位置参数信息,利用MapReduce框架下的并行计算方式,设计启发式搜索算法更有力的运行环境。(本文来源于《鄂州大学学报》期刊2019年03期）
刘竹君,陈至坤,张瑞友[2]（2019）在《求解集装箱接驳运输的并行主动式禁忌搜索》一文中研究指出集装箱接驳运输问题是目前国际学术界的一个研究热点,对一类考虑多尺寸集装箱的接驳运输问题进行了研究。基于状态转换的方法,该问题可被描述为一类带社会约束的序列依赖的多旅行商问题。考虑到多核计算机(包括多处理器计算机)的应用日益广泛,设计了一种多阶段并行主动式禁忌搜索算法,基于大量随机生成的算例对算法的性能进行了测试。结果表明:与经典的串行主动式禁忌搜索相比,该算法可以在现有计算环境下在更短的时间内求得更好的解。(本文来源于《控制工程》期刊2019年05期）
吴宇娟[3]（2019）在《基于混合禁忌搜索算法的分时电价下并行机调度优化》一文中研究指出研究分时电价下以最小化总用电成本为目标的相同并行机调度问题。为了解决这个问题,构建一个连续时间混合整数线性规划(MILP)模型,同时设计一个禁忌搜索-多级过滤贪婪插入启发式混合算法。该算法中多级过滤启发式对加工序列进行过滤和计算,禁忌搜索算法对加工序列进行迭代优化。实验结果证明模型及算法的有效性。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年13期）
赵博颖,肖鹏,张力[4]（2019）在《基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法》一文中研究指出针对布谷鸟搜索算法在解决作业调度问题时存在收敛速度慢等问题,提出一种基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法。在传统布谷鸟搜索基础上,结合多核集群的拓扑结构特点,将消息传递编程模型MPI与共享存储编程模型OpenMP结合,采用基于作业优先级的编码方式将布谷鸟搜索算法中的鸟巢位置转换为作业调度序列进行求解。仿真结果表明,与传统的串行布谷鸟搜索算法相比,使用该方法求解作业调度问题的收敛速度有明显加快。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年03期）
冯艺琳[5]（2019）在《基于CUDA平台的并行相似对搜索技术研究》一文中研究指出相似对搜索广泛应用于信息检索、数据挖掘、数据库等计算机科学领域,也是大量实际应用中的关键步骤,例如副本检测、协同过滤以及聚类等,因而得到深入研究。串行相似对搜索算法主要基于过滤策略减少查询对象的相似候选项。然而,随着相似性阈值减小,串行算法的性能严重降低。基于MapReduce或OpenMP的并行相似对搜索算法大多也采用过滤策略,因此也没有完全地解决这个问题。本文针对余弦相似度的相似对搜索问题进行了研究,提出了两种基于CUDA并行相似对搜索算法,主要工作如下:(1)基于CUDA架构设计了几种高维稀疏向量数据结构。本文提出了基于分段的前向表结构SFL(Segment-based Forward List),可以有效地实现内存合并访问;提出了倒排表结构CU-IL(CUDA-based Inverted List),避免了不必要的点积计算;结合上述两种数据结构,提出了一种混合型结构HSV(Hybrid Sparse Vector),可以在内存访问和点积运算之间取得一个折中。(2)提出并实现了一种新的基于CUDA架构的并行相似对搜索算法FCuAPSS。该算法基于前向表结构计算相似度,并使用共享内存优化算法性能。实验结果表明FCuAPSS取得了不错的加速效果,验证了共享内存优化方法的有效性。(3)为了克服FCuAPSS的缺点,提出并实现了一种混合结构的相似对搜索算法CuAPSS。CuAPSS结合向量对并行扫描和特征对并行扫描两种不同的方法,在向量的不同部分分别执行这两种方法。然后,本文提出针对参数p的调整方法,通过调整p,CuAPSS达到最优性能。实验结果表明CuAPSS取得了显着的加速效果,与CUDA库cuSPARSE相比CuAPSS取得14-85倍的加速比,与当前最优的并行算法相比CuAPSS能够达到1.5-23倍的加速比,而且在不同阈值下保持稳定的执行时间。(本文来源于《南京大学》期刊2019-01-20）
朱纯[6]（2018）在《基于SB3500的TD-LTE小区搜索算法并行化实现》一文中研究指出和传统移动通信系统相比,LTE可以提供高达100Mbps的下行峰值速率,并且具有低系统时延,支持用户终端UE高速移动等特点。UE开机后首先选择合适的小区接入网络,该步骤称为小区搜索,因此小区搜索是决定其他后续通信过程能否顺利展开的关键一步。多核数字信号处理器(DSP)和系统级芯片(SoC)因为其灵活的软件编写方式以及能够处理大量数据的优点被广泛应用在通信系统中。因此研究在多核DSP芯片上实现LTE系统的小区搜索算法具有现实意义。SB3500基带处理器是一款多核DSP处理器,在该平台下能够运行任何通用的多模、多功能移动平台所需的无线协议,它的叁个四线程DSP核能有效的进行物理层的任务处理。本文主要研究SB3500处理器平台构架和在此平台下LTE小区搜索模块的实现。本文首先介绍LTE小区搜索的物理层基本概念以及关键技术,包括主同步信号(Primary Synchronization Signal,PSS)的同步算法、循环前缀(Cyclic Prefix,CP)类型判定算法、频偏估计算法、辅同步信号(Secondary Synchronization Signal,SSS)同步算法。在PSS同步过程中,首先将接收到的信号进行16倍降采样抽取滤波,然后将滤波后的数据与本地的3种PSS分别相关来快速确定组内的物理层小区ID号N_(ID)~((2))。然后利用同步到的PSS的位置判断CP类型。在频偏估计算法中,本论文利用主同步信号同步过程中找到的PSS,通过求解该PSS的角度偏移进而确定频率偏移的大小。在辅同步信号同步过程中,利用已求得的N_(ID)~((2)),通过将奇数和偶数序列分离后分别解耦合加扰序列确定物理层小区ID组N_(ID)~((1))。最后在MATLAB平台上验证算法的可实现性。其次简要的介绍SB3500芯片特性和性能特性,以及该处理芯片的优势。同时详细的介绍其软件开发原理及开发流程。最后介绍在SB3500芯片上并行化实现的小区搜索流程。实现数据表明,基于该平台的小区搜索算法性能有明显提升。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
刘振鹏,薛雷,张彬,王雪峰[7]（2018）在《最小延时问题GPU并行加速变邻域搜索方法》一文中研究指出为了能够在尽可能短的时间内获得最小延时问题的优质解,提出一种运行在CPU-GPU混合环境中的变邻域搜索方法。在遗传算法的顺序交叉生成子代基因过程中,改变邻域结构以避免解方案陷入局部最优。该方法在避免局部最优问题的同时,又可以利用GPU的并行加速能力缩短算法运行时间。实验结果表明,对于大规模最小延时问题,可以在短时间内获得足够好的解。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年29期）
王璐[8]（2018）在《基于多智能体并行搜索的软件自适应机制》一文中研究指出随着硬件计算水平的提升和软件工程技术的不断发展,越来越多的软件系统运行在以互联网、云环境等为代表的动态、不可控且时变的开放环境(Open Environment)中,致使软件系统面临的用户需求具有动态性和不确定性,管理的计算资源呈现出高度分布、组成异构等特点,所在的硬件环境具有动态多变、难以控制等特点,进而导致软件系统需要动态适应具有“来源多样,影响各异;同时发生,潜在影响;不可预测,不可确定”等新特征的复杂软件变化。因此,运行在开放环境下的软件系统更加迫切地需要一种软件自适应机制,使得该类软件能够在运行过程中通过对系统参数、对外行为或体系结构的自主调整,从而在线适应复杂软件变化。目前,这一研究问题受到了学术界众多高校和领域顶级学术会议以及产业界重要研究机构的关注,已成为软件工程领域和自主计算领域亟待解决的难点问题之一。软件自适应机制是自适应软件系统的核心,众多研究学者已从不同角度开展了大量研究工作。然而,在建立面向开放环境下软件系统的自适应机制过程中,存在诸多新的关键问题,突出表现在:(1)现有自适应框架存在调整层次单一、限制系统研发状态、无法支持自适应全过程等问题。因此,如何建立面向开放环境下软件系统的专用自适应框架?(2)现有方法忽略了不同变化特征与系统结构特点,采用集中统一方式感知并分析变化,造成了感知效率低、分析开销高等问题。因此,如何快速感知并准确分析“来源多样,影响各异”的软件变化?(3)现有方法忽略了变化间关联关系及变化对系统的潜在影响,无法有效处理“同时发生,潜在影响;不可预测,不可确定”的复杂软件变化。因此,如何针对复杂软件变化实现在线权衡决策?(4)如何为开放环境下自适应软件系统的研发与自适应过程,提供切实的工程化?本文从软件工程层面出发,交叉融合了基于控制论的软件自适应理论、基于搜索的软件工程和面向智能体的软件工程等多个学科的方法与技术,针对上述关键问题重点研究了基于多智能体并行搜索的软件自适应机制,并研制了支持该机制应用到实际系统中的自适应软件开发与运行支撑环境,为建立开放环境下的自适应软件系统提供了理论方法指导与工程化支持。本文主要研究工作及创新点如下。(1)提出一种基于多智能体的开放环境软件自适应框架,指导建立自适应机制。本文开展了关于自适应机制设计方法、开发方法与使能技术的现状综述,并在此基础上,结合软件系统特征与运行环境特点,建立了一种基于多智能体的开放环境软件自适应框架,可指导建立该类软件的自适应机制并提供了体系结构参考模型。与同类框架相比,该框架可处理处于各种研发状态的软件系统、可支持自适应全过程并实现了系统分层调整,且具有较好的在线修正能力与运行稳定性。(2)提出面向开放环境的变化感知与事件分析方法,实现层次感知与精准识别。本文建立了针对运行环境和系统资源的建模方法,并运用感知框架技术快速获取感知数据。针对现有方法普遍忽略的需求变化问题,本文建立了需求模型并可实时获取需求变更情况。为提升事件分析的准确性,本文对感知数据进行了去缺失,去噪声和模糊化处理,并提出了基于朴素贝叶斯分类的异常检测方法,可快速判别系统运行状态并减少不必要开销。针对系统异常状态,本文提出了基于规则推理与模糊推理的事件识别方法,可在具有不确定性的运行时上下文中准确识别多种自适应事件。(3)提出面向主从规划模式的决策与执行方法,支持权衡决策并在线调整系统。本文提出了基于策略的自适应决策方法,可快速决策并在线修正策略。本文引入基于搜索的软件工程技术,提出了基于搜索的自适应决策方法以同时处理多种互相关联的软件变化。与现有方法相比,该方法系统性地建立了自适应决策问题模型并实现了在线权衡决策。本文引入后优化技术,针对不同决策问题特点,建立了四种方案选择方法,可保证选出唯一最优策略。本文建立了基于顶层指导和自主协同的策略执行方法,可依据策略快速调整系统,并动态获取策略执行效果,在线修正不同决策方法。(4)建立基于并行搜索的自适应决策效率优化方法,可快速产生最优策略。本文改进了Spark计算框架作业层的调度算法,并建立了基于加权轮转的任务分配与调度方法,可支持多项决策任务的并行执行,从而提升了整体决策效率。并且,本文建立了基于种群划分的并行搜索方法,可通过多种群协作实现对自适应策略的并行搜索,提升了单次决策效率。经实验验证,该决策优化方法可显着提升决策效率,较传统串行方式可获得线性加速比,且能够获得质量更好的决策结果。(5)实现一种自适应软件系统的开发与运行支撑环境ADAPT,提供工程化支持。ADAPT提供了一套自适应软件开发工具集可支持软件快速研发,并提供了两类运行支持平台可辅助系统实现自适应过程。本文选取了自主计算领域的经典案例系统,以及运行在开放环境下的典型软件开展了多项实验,验证了自适应机制快速感知变化、准确识别事件、针对不同事件实现在线权衡决策与调整等多方面的能力,表明了本文提出的自适应机制及ADAPT可有效支持系统动态适应软件变化,实现平稳运行。本文围绕如何建立开放环境下软件系统的自适应机制,从多个方面开展了研究工作,特别引入了基于搜索的软件工程理论,为解决软件自适应问题提供了新颖的研究思路,并有效解决了技术交叉融合所引发的多项新问题。最后,根据在领域经典案例系统和典型实际系统中开展的应用验证可知,本文提出的自适应机制及其支撑环境可支持自适应软件的研发及自适应过程,具有一定的可行性、有效性和实际应用价值。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-09-01）
马超[9]（2019）在《基于ReliefF和改进乌鸦搜索优化的并行入侵检测方法》一文中研究指出网络数据量的增加导致计算复杂度和时间复杂度增加,为提高网络入侵检测的精度与速度,提出一种新的入侵检测方法 RICSA-KELM。首先采用Relief F过滤法除去无关特征和噪声,降低特征维数;然后基于改进乌鸦搜索算法(ICSA,采用封装法)进行最优特征子集选择,并同步实现核极限学习机(KELM)分类器的参数优化。设计的线性加权目标函数在考虑最大分类精度的同时,尽可能减少误报率以及特征子集数量。此外,提出了基于多核平台的多线程并行计算方法,进一步优化模型运算方式,提高了计算效率。实验采用KDD99和UNSW-NB15数据集对RICSA-KELM性能进行测试和分析。实验结果表明,提出的模型优于SVM、ELM、KNN等方法,检测准确率高、检测效率快、误报率低,是一种有效的网络入侵检测方法。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年10期）
纪昌明,马皓宇,李传刚,李宁宁,俞洪杰[10]（2018）在《基于可行域搜索映射的并行动态规划》一文中研究指出为解决传统动态规划在处理水库群联合优化调度时面临的约束处理机制选择和计算时间长的问题,引入映射思想,基于映射和集合论知识构建可行域搜索映射模型,并结合动态规划的并行性,提出基于可行域搜索映射的并行动态规划。该算法通过构建时段可行搜索空间和并行模式,以规避无效状态组合计算并充分发挥计算机多核优势,提高计算效率。以李仙江流域叁库联合调度为实例进行研究,从年发电量、计算耗时等方面将改进算法与传统动态规划以及逐步优化算法(POA)进行详细的对比分析。结果表明,该算法能在保证解全局收敛性的前提下减少计算耗时,制定梯级水库最优调度策略。(本文来源于《水利学报》期刊2018年06期）
并行搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
集装箱接驳运输问题是目前国际学术界的一个研究热点,对一类考虑多尺寸集装箱的接驳运输问题进行了研究。基于状态转换的方法,该问题可被描述为一类带社会约束的序列依赖的多旅行商问题。考虑到多核计算机(包括多处理器计算机)的应用日益广泛,设计了一种多阶段并行主动式禁忌搜索算法,基于大量随机生成的算例对算法的性能进行了测试。结果表明:与经典的串行主动式禁忌搜索相比,该算法可以在现有计算环境下在更短的时间内求得更好的解。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
并行搜索论文参考文献
[1].李明东,姜飞,胡昊东.基于启发式搜索算法的并行性MapReduce框架研究[J].鄂州大学学报.2019
[2].刘竹君,陈至坤,张瑞友.求解集装箱接驳运输的并行主动式禁忌搜索[J].控制工程.2019
[3].吴宇娟.基于混合禁忌搜索算法的分时电价下并行机调度优化[J].现代计算机.2019
[4].赵博颖,肖鹏,张力.基于混合并行布谷鸟搜索的作业调度算法[J].计算机工程与设计.2019
[5].冯艺琳.基于CUDA平台的并行相似对搜索技术研究[D].南京大学.2019
[6].朱纯.基于SB3500的TD-LTE小区搜索算法并行化实现[D].南京邮电大学.2018
[7].刘振鹏,薛雷,张彬,王雪峰.最小延时问题GPU并行加速变邻域搜索方法[J].科学技术与工程.2018
[8].王璐.基于多智能体并行搜索的软件自适应机制[D].西安电子科技大学.2018
[9].马超.基于ReliefF和改进乌鸦搜索优化的并行入侵检测方法[J].计算机应用研究.2019
[10].纪昌明,马皓宇,李传刚,李宁宁,俞洪杰.基于可行域搜索映射的并行动态规划[J].水利学报.2018
标签：启发式搜索算法; MapReduce框架; TSP问题; 遗传问题;