MPI下矩阵相乘的实现与分析

随着多核处理器及并行计算机的发展,并行程序设计在高性能计算及进程通信等领域得到更广泛的应用。而MPI(Message Passing Interface消息传递接口)作为目前最重要的并行编程工具,提供了丰富的消息传递库函数,极大方便了并行算法的实现。本文首先介绍并行计算及MPI的基本内容,然后在MPI并行计算环境下实现了一种n×n阶矩阵相乘的并行算法,并与传统的串行算法进行了性能方面的分析和比较。     

蜂群算法在TSP问题上的应用及参数改进

在分析蜜蜂采蜜原理和蜂群算法模型的基础上,本文提出了一种适于组合优化问题应用的改进蜂群算法,将其应用在TSP问题的求解上,并对其重要参数limit的求解方法进行了改进。在TSP LIB上的仿真实验结果表明,改进算法全局搜索能力强,有较好的发现最优解的能力。     

L系统文法构图算法的研究与改进

通过分形理论的基本知识,对L系统文法构图算法进行了深入的研究并改进了算法,同时提出了用鼠标绘制分形图形的算法。通过Visual C＋＋6.0良好的用户界面,编程实现了软件绘制分形图形。     

浅析移动通信系统中的赋形权值优化算法

随着无线频谱资源的日益紧张,移动通信系统转向利用数字波束赋形技术来提高系统的容量。数字波束赋形技术的关键,是利用赋形权值优化算法对赋形权值进行寻优操作。常用的权值优化算法有遗传算法、粒子群优化算法和交叉熵算法。本文对三种优化算法应用时的关键步骤进行了总结,比较了三种算法的性能,最后对算法应用于时分移动通信系统存在的问题进行了分析。     

网络信息安全策略与技术

网络已经渗透到社会政治、经济、科技、军事、信息等领域。人类在享受现代文明给予的巨大便利的同时，也不可避免地遭受其副作用所带来的灾害。根据有关专家的研究成果，在分析了网络威胁的基础上，让读者了解网络信息安全理论与实践，深入研究对付网络危机的策略，介绍了部分解决网络安全的具体方案和措施。     

材料物理领域的探路者

徐庭栋教授1944年生于北京。1968年毕业于北京科技大学金属物理专业，1983年研究生毕业于该校，获硕士学位。1983年至1993年曾任教于武汉科技大学，讲师、副教授。1990年至1993年获洪堡奖学金，德国马普研究院斯图加特金属所访问教授，同期获英国皇家学会奖学金，去英国拉夫保大学从事合作研究。1993年回国在钢铁研究总院任教授、博士生导师。徐庭栋长期从事非平衡晶界偏聚和晶间脆性断裂研究，     

大规模模拟电路软故障快速诊断法

研究了大规模模拟电路软故障的故障统一特征向量的提取方法，并在此基础上提出了大规模模拟电路软故障快速诊断法。该方法根据大规模模拟电路故障诊断网络交叉撕裂搜索方法，采用改进BP算法的神经网络记载电路多次撕裂信息，从而可以迅速检测出大规模电路的软故障模块。仿真实例证明该方法能快速有效地并行处理定位故障模块，具有测前工作量小、适用范围广、诊断速度快等优点。     

光——现代"物理学之后"的黑暗

本文通过对量子力学和相对论中相关光的问题的分析,认为正是量子力学和相对论中对光理解的错误导致了今天的物理学和哲学的相关错误。     

蚁群算法及其在TSP中的应用

根据蚂蚁生态学提出的蚁群算法是一种新颖的用于求解复杂组合优化问题的模拟进化算法,具有典型的群体智能特征,表现出较强的学习能力和适应能力。阐述了该算法的基本原理、算法模型和在旅行商问题中的具体应用过程,并对算法进行了总结和展望。     

基于PSO的电力系统环境经济负荷调度

针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。