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获得最大并行度的哲学家问题解法
- 获得最大并行度的哲学家问题解法-maximum degree of parallelism philosopher Solutions
QuantumGeneticAlgorithm
- 量子遗传算法并行性好,不易陷入早熟,是目前在遗传算法方面一个比较新研究,该压缩包里包含了大量了一些优秀的量子遗传算法的一些优秀文章.-quantum parallelism of genetic algorithms, and not caught early, which is the genetic algorithm in a relatively new area, The compressed bundle contains a number of outstanding Quantu
jacobi
- The jacobi.f program solves the Helmholtz equation on a regular mesh, using an iterative Jacobi method with over-relaxation. Parallelism is exploited in both the solver and the numerical error checking
zhong
- 系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means cluster analysis is a basic met
pso
- ％--- 基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）--- ----- ％--- 名称：基本粒子群优化算法（PSO） ％------作用：求解优化问题 ％------说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法 ---- Elementary particle swarm optimization algorithm (Particle Swarm Optimization)----------- Name: Elementary Particle
qr
- 这是用MPI做的关于矩阵的qr分解的程序，程序中很好的实现了分解过程的并行性-This is done using MPI on the matrix qr decomposition procedures, procedures to achieve a good decomposition process parallelism
Basics_of_Quantum_Computation
- Basics of Quantum Computation 1 What is the point in Quantum Computation 1 1.1 Preview 1 1.2 A First View of the Advantages 5 1.3 Is Physics Nothing Else But Computation ? 12 2 First Quantum Computations 15 2.1 Quantum Bits, or Qubits 15
pos
- 基本粒子群优化算法，求解优化问题，全局性，并行性，高效的群体智能算法-Particle swarm optimization algorithm for solving optimization problems, overall, parallelism, and efficient swarm intelligence algorithm
Neural_Networks_in_Control_Systems
- Neural Networks in Control Systems Panos J. Antsaklis The ever-increasing technological demands of our modem society require innovative approaches to highly demanding control problems. Artificial neural networks withtheir massive parallelis
GPU-speedup
- 针对LA在解决大规模优化问题时需要消耗大量的时间无法达到实时性的问题，结合GPU的高速并行性，本文提出了一种基于GPU(Graphics Processing Unit，GPU)加速的细粒度并行免疫算法。本算法借助CUJDA(Compute Unifled Device Architecture，CUDA)统一架构，将实现过程转化成CUDA线程块并行计算过程，使得免疫算法在GPU中加速执行，在取得较好的优化效果的同时，解决了细粒度并行的群体规模限制问题，提高了算法的运行速度。-Solution
Algorithm
- 其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。- Its main feature carries on the operation directly to the structure object, does not have the derivation and the function continuous definition Has
PSO_MATLAB
- 基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization） 名称：基本粒子群优化算法（PSO） 作用：求解优化问题 说明：全局性，并行性，高效的群体智能算法-Particle swarm optimization (Particle Swarm Optimization) Title: Particle swarm optimization (PSO) Role: solve the optimization problem descr iption: overal
matlab-code-of-POS
- 基本粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）功能：求解优化问题的全局性，并行性，高效的群体智能算法-Particle swarm optimization (Particle Swarm Optimization, PSO) function: solving global optimization problems, parallelism, and efficient swarm intelligence algorithm
PSO
- 基本粒子群优化算法 求解优化问题 全局性，并行性，高效的群体智能算法-Particle Swarm Optimization Algorithm Solving optimization problems Overall, parallelism, and efficient intelligence algorithm
GeneticAlgorithm
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算
UCAV-Path-Planning-Based-on-MAX-MIN
- ：为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点，在敌方防御区域内执 行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划，但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点-Abstract：To ensure unmanned combat aerial vehicle(UCAV)to reach the destination with an optimal path and a minimum rate to be
GA-Method
- 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a kind of referen
P4-1
- 传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中
meep-1.2.1.tar
- meep是MIT开发的时域有限差分软件，能精确计算电磁波在各种介质中的传播。-Meep (or MEEP) is a free finite-difference time-domain (FDTD) simulation software package developed at MIT to model electromagnetic systems, along with our MPB eigenmode package. Its features include: Mee
Prime numbers in pthreads
- Find prime numbers in a interval of time by using parallelism with pthreads