导读:本文包含了最小并行论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:特高压直流线路,并行方式,电磁环境,最小水平距离
最小并行论文文献综述
段旭东,韩宇,谢静维,赵博[1]（2019）在《特高压直流线路并行方式及最小水平距离研究》一文中研究指出由于输电线路走廊资源的紧缺,特高压直流(ultra-high voltage direct current, UHVDC)线路平行架设,共用走廊的情况已不可避免。对于同走廊架设的特高压直流线路,在工程设计和建设中,如何控制线路电磁环境及电气间隙,在确保施工和运行安全可靠的前提下,减少线路走廊宽度,具有重大意义。本文通过分析采用JL1/G3A-1250/70导线的双回±800 kV直流线路并行时的影响因素,包括线路参数、杆塔布置方式、电磁环境、电气距离等,选取典型杆塔条件,计算在不同的并行方式下,线路所需最小水平距离。(本文来源于《电力勘测设计》期刊2019年10期）
刘阳,王亚刚[2]（2019）在《最小熵基准的并行串级控制系统的性能评估》一文中研究指出串级控制在工业过程中是经常被采用的控制策略,与单回路相比它能够减小最大偏差和积分误差。当前的最小方差性能评估方法都是基于高斯扰动,但在实际生产中,一些扰动并不一定服从高斯分布。对于非高斯的扰动提出基于最小熵的性能评估基准。在随机过程中,信息熵相比均值或者方差对于任意的随机变量具有更为一般的意义。在非高斯噪声的并行串级控制系统中,辨识系统的ARMA模型根据最小熵而不是最小均方误差将更为合适。通过在仿真证明该指标的有效性。(本文来源于《控制工程》期刊2019年10期）
薛雷[3]（2019）在《最小延时问题的并行混合元启发式算法》一文中研究指出最小延时问题是旅行商问题的变体,目的是求解路线中所有客户的累计等待时间,最小延时问题相比于旅行商问题更难以解决。目前的求解方法,只能在客户数量较小时具有较高的性能,当客户数量变大时算法很难兼顾运行时间与求解质量。基于上述问题,对如何在较短时间内获得大数据量最小延时问题的优质解这一问题进行以下研究。1.对于大数据量的最小延时问题,目前主要使用元启发式算法求解,在此基础上提出一种混合元启发式算法。将遗传算法与变邻域搜索算法细粒度结合,在遗传算法的框架内实现变邻域搜索。当算法陷入局部最优解时,可以在遗传算法的交叉过程中改变子代染色体的邻域结构;并对遗传算法的变异过程进行改进,子代染色体可以在增加多样性的同时有较大概率发生优化。然后对算法进行数据预处理,通过为每个染色体构建基因节点索引列表,降低生成子代染色体的时间复杂度。2.为了进一步加快算法运行,使用GPU实现算法的并行化,并根据GPU运行特点对并行算法做出改进。将并行算法的交叉与变异过程以线程束为单位分开同步运行,每个线程具有固定的染色体选取位置与生成位置。算法整体上以线程块为单位并行运行,以保证并行算法避免产生线程发散问题并且减少线程通信开销,同时实现染色体的动态选择。此外将算法与扰动机制相结合,增强并行算法全局搜索能力,并使用多重改进方式生成最终解。通过上述方法进一步提升算法性能。为验证算法的实际运行情况,对算法进行对比实验,测试数据的节点个数从51到10150不等。实验结果表明,提出的算法在CPU环境中,相对于其它元启发式算法,可以在较短的时间内取得优质解;在CPU-GPU环境中,当数据规模较大时,并行算法可以取得明显的加速效果,数据规模越大,加速效果越明显。并且该并行算法相较于实验中其它的并行算法,具有更好的性能。因此,对于大数据量的最小延时问题,并行混合元启发式算法可以在相对较短的时间内获得优质解。(本文来源于《河北大学》期刊2019-05-01）
赵磊,徐斌,韩永生[4]（2018）在《基于最大动应力响应最小化的结构与材料的并行优化设计》一文中研究指出本文提出了随机荷载作用下基于最大动应力响应最小化的宏观结构与周期性微观材料的并行优化设计方法。以RAMP (rational approximation of material properties)材料插值模型为基础建立了体积约束下的结构最大动应力响应最小化的优化模型。在宏观尺度上,结合虚拟激励法和模态加速度法求解宏观结构的动应力响应,微观尺度上基于等效应变场的方法求解微观材料的动应力响应。同时,结合均匀化方法对结构的最大动应力响应关于宏微观设计变量的灵敏度进行了推导。最终基于双向渐进优化方法求解出上述优化问题。数值算例表明了所提出的优化算法的正确性与可行性。(本文来源于《2018年全国固体力学学术会议摘要集（上）》期刊2018-11-23）
徐洪智,李仁发,曾理宁[5]（2018）在《并行任务可靠性约束下的资源最小化调度》一文中研究指出可靠性是系统的一项重要质量指标,在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性,但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考,将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标,分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法;然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法,当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时,该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求,最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较,实验结果表明:提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2018年11期）
刘振鹏,薛雷,张彬,王雪峰[6]（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）
刘燕[7]（2018）在《基于抽样和最大最小距离法的并行K-means聚类算法》一文中研究指出随着网络技术的发展和社会信息化进程的加快,数据规模迅速增长,传统的聚类算法很难满足海量数据的分析处理需求。针对目前K-means聚类算法处理海量数据时存在聚类效果不稳定、准确率不高等问题,本文基于MapReduce模型,采用抽样技术和最大最小距离法,在此基础上提出一种高效的并行K-means聚类算法。选用UCI数据集进行实验,结果表明该算法的收敛速度、聚类精度,以及在处理海量数据时的并行性能都得到了提高。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2018年06期）
邹国良,张石明,陈长吉,王振华[8]（2018）在《基于改进最小距离法的图像匹配并行算法设计》一文中研究指出为充分利用多核计算资源提高图像匹配识别的实时性,设计一种基于改进最小距离法的图像匹配并行化算法。选取标准化欧氏距离来代替简单欧氏距离作为特征的相似性度量,同时在多核计算机上采用MPI+OpenMP混合编程模型对该算法进行仿真验证。结果表明,与基于最小距离法的图像匹配算法相比,该算法可以减少匹配误差和匹配运算时间,并且MPI+OpenMP混合编程模型具有较好的加速比和并行计算效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年09期）
贾经纬[9]（2018）在《基于蚁群算法的并行最小斯坦纳树算法的研究》一文中研究指出最小斯坦纳树问题是图论中经典的NP-hard问题,它是诸多领域的基本问题之一。如组播路由问题在很多的研究中都被构建为最小代价组播树问题,即为最小斯坦纳树问题;超大规模集成电路的布线问题实质上也是最小斯坦纳树问题,等等。因此,对最小斯坦纳树问题的研究求解就显得尤为重要。对于NP-hard问题,解决问题所需的复杂度随着问题规模地增大而呈指数增长,人们无法保证在多项式时间内获得问题的精确解,而近似算法是在相对较低的计算成本下获得近似最优解的可行方式。蚁群算法是一种仿生学优化算法,其鲁棒性较强,具有隐含的并行搜索能力。国内外学者对于蚁群算法在最小斯坦纳树问题上的应用已经做了一定的研究,但是传统上的串行蚁群算法在速度上已经无法适应求解规模日益增大的斯坦纳树问题。因此,在蚁群算法基本原理已经明确的条件下,利用并行的平台和算法解决斯坦纳树问题是一个有潜力的研究方向。本文提出了一种蚁群优化算法来求解最小斯坦纳树,并利用局部搜索来优化求解结果。然后通过分析算法的特性,利用Gunrock图处理库对算法进行了并行化处理。蚁群算法的相关参数对算法的性能有很重要的影响,因此在对算法的测试中,本文首先通过对参数的粗调和微调分析了参数对于算法结果的影响,并给出了最优的参数组合。在最优参数组合下,对Stein Lib中用例的测试中,所有测试用例的平均解的平均误差率为1.09%,最优解的平均误差率为0.43%。对所有的测试结果,大部分结果的误差率都在2%以下,所有测试用例的结果误差率都在3.5%以内。通过与其它的蚁群算法相比较,本文提出的算法的求解质量要优于其它的蚁群算法,并且在保证近似率的情况下,本文的并行算法的求解速度比对应的串行算法平均快了1个数量级。通过与KMB算法相比较,本文提出的并行算法的求解质量比KMB算法平均提高了8%,在运行时间上比KMB算法平均快了2倍左右。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
梁鹏,郝刚,郭建华[10]（2018）在《最小化能耗成本和拖期成本的非同等并行机调度问题研究》一文中研究指出文章针对铝型材挤压车间机器开关能源消耗大,转产频繁的现象,建立基于挤压机开关机、待机、转产的综合能耗成本与拖期成本的调度模型,并提出一种基于转产能耗启发式规则的混合蚁群优化算法,通过仿真实验与同类文献中算法的优化结果进行比较,算法可以减少生产过程的综合能耗成本和拖期成本。(本文来源于《无线互联科技》期刊2018年10期）
最小并行论文开题报告
（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：
串级控制在工业过程中是经常被采用的控制策略,与单回路相比它能够减小最大偏差和积分误差。当前的最小方差性能评估方法都是基于高斯扰动,但在实际生产中,一些扰动并不一定服从高斯分布。对于非高斯的扰动提出基于最小熵的性能评估基准。在随机过程中,信息熵相比均值或者方差对于任意的随机变量具有更为一般的意义。在非高斯噪声的并行串级控制系统中,辨识系统的ARMA模型根据最小熵而不是最小均方误差将更为合适。通过在仿真证明该指标的有效性。
（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。
最小并行论文参考文献
[1].段旭东,韩宇,谢静维,赵博.特高压直流线路并行方式及最小水平距离研究[J].电力勘测设计.2019
[2].刘阳,王亚刚.最小熵基准的并行串级控制系统的性能评估[J].控制工程.2019
[3].薛雷.最小延时问题的并行混合元启发式算法[D].河北大学.2019
[4].赵磊,徐斌,韩永生.基于最大动应力响应最小化的结构与材料的并行优化设计[C].2018年全国固体力学学术会议摘要集（上）.2018
[5].徐洪智,李仁发,曾理宁.并行任务可靠性约束下的资源最小化调度[J].计算机研究与发展.2018
[6].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
[7].刘燕.基于抽样和最大最小距离法的并行K-means聚类算法[J].智能计算机与应用.2018
[8].邹国良,张石明,陈长吉,王振华.基于改进最小距离法的图像匹配并行算法设计[J].计算机工程.2018
[9].贾经纬.基于蚁群算法的并行最小斯坦纳树算法的研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[10].梁鹏,郝刚,郭建华.最小化能耗成本和拖期成本的非同等并行机调度问题研究[J].无线互联科技.2018