交通网络最短路径并行算法研究综述

首先回顾了最短路径并行算法的国内外研究进展,对当前的最短路径并行算法进行分类。接着讨论了交通网络分析中最短路径并行算法常用的两种实现策略以及各自的优缺点;分析了影响网络分割策略并行算法性能的3个主要因素:最短路径算法选择、网络分割及终止检测方法。最后就实际交通网络中最短路径并行算法需进一步研究的问题给出了建议。     

一类虚拟国界预条件多重网络并行算法

对网格方程组作多重网格区域分裂并行计算,以消去法为预条件,讨论了Gauss消去法的迭代性质,指出该迭代法有效改善通常迭代在子域信息传递过程中的障碍性问题,提高多重网格区域分裂并行计算效率。     

基于聚类网格文伯的数据库操作并行联结算法

对数据库运算有很多并行算法，由于联结运算开销大而且使用频繁，氢，联结运算的优化至关重要， 基于网格文伯的两个新并行算法，分别用于一致关系和不一致关系，因为这里给出的算法避免了当前常用的散列算法中必然的开销很大的划分阶段，所以能够提高联结运算的效率。     

一种有效的结构特征值问题并行算法

本文利用多项式割线迭代法和矢量逆迭代法，提出了求解结构固有频率与模态的并行解法。该方法首先利用多项式割线迭代法确定各特征值的近似值，并在其中引入并行具，然后将这些特征值归类为N个区间（N为并行机的CPU个数），取这些区间的中间值作为移轴量，最后利用矢量逆代法以各移轴量在各CPU中并行求出移轴量附近的各组特征值和特征量，该算法在西安交通大学ELXSI-6400并行机上程序实现，计算结果表明能有效地节省计算时间，是一种有效的大型工程结构动力问题的求解方法。     

基于AD/RTS仿真计算机的多任务调度方法研究

近些年由于并行处理机和并行算法的大量应用，建立在并行机与并行算法上的各种调度方法逐渐成为研究的热点问题。主要研究基于实时多处理机系统中对任务如何合理分配以达到提高各处理器的利用率目的的方法。首先介绍了并行机与并行算法，以及各种实时调度算法，然后通过对静态和动态调度方法的研究，基于ADI计算机进行鱼雷控制系统仿真的实时调度方法实验，并分析了实验结果。     

基于分布式网络的水面舰艇编队一体化导航方法

[目的]针对体系化作战中,水面舰艇编队导航面临设备损毁、导航干扰等复杂作战环境的挑战,提出一种基于分布式网络的水面舰艇编队一体化导航系统及方法。[方法]通过分布式协同导航提升编队应对复杂环境的可靠性和灵活性。编队一体化导航系统分为设备层、系统层和体系层,设备层输出原始的GNSS/INS导航数据,系统层输出节点独立导航数据,体系层融合生成编队协同导航数据。为实现体系层编队协同导航数据融合,采用Floyd算法,以基线传递路径最短的原则构建分布式编队协同导航网络,在节点独立导航数据的基础上通过动态基线传递生成节点协同导航数据;通过加权最小二乘法融合多个节点协同导航数据输出编队协同导航数据。[结果]仿真结果表明,应用该方法可成功构建分布式协同导航网络。通过导航支援,保障了受毁伤节点导航的不中断;通过精度支援,提升了受干扰节点的导航精度。[结论]分布式协同导航具有抗毁伤、抗干扰、可提高精度的优势,并可有效应对复杂的作战环境。     

基于简化DPCNN的最短路径算法

传统求解最短路径（SP）问题的方法一般有组合技术与代数方法2大类,但算法复杂度的指数上界为2．376,不能实时对大规模SP问题进行求解。文中提出1种简化的时延脉冲耦合神经网络（SDPCNN）模型,可1次求解源点到其他所有点的最短路径,算法时间复杂度仅有O（n）．实验证实了这一模型的有效性,且计算时间仅为未简化模型的5％～10％。     

基于局部正交化的一维搜索预报并行算法

区域分解技术中虚拟边界预测是一种高效的并行处理方法，采用一维搜索预报算法对虚拟边界进行预测可加快问题的求解速度；针对大规模数值计算提出了局部正交化方法，这种预处理方法可以很好地改善迭代矩阵的条件数．将局部正交化与一维搜索预报并行算法相结合。并运用范数性质证明了解的收敛性．通过算例表明。该算法能有效地减少计算量，提高计算速度．     

区域分裂并行计算中预条件迭代若干性质

对网格方程组作区域分裂并行计算，讨论了预条件迭代的相关性质及其对算法收敛性的影响，给出两层分块预条件迭代收敛的充要条件，指出消元预条件迭代在谱条件意义下具最优收敛率，在对称正定情形下，通过消元预条件揭示了预处理的内在结构，为构造处理方法提供了理论依据，对于区哉分裂D-N算法，讨论了构造较优预处理的方法。     

关行算法在研究前沿及在C^3I系统中的研究方向

本文着重介绍并行算法理论，研究途径和算法设计技术的新领域，Ｃ＾３Ｉ系统中的算法的并行处理。