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1)  distributed parallel genetic algorithm
分布式并行遗传算法
2)  Distributed genetic algorithm
分布式遗传算法
1.
A new distributed genetic algorithm based on a dynamic demes model is proposed.
提出了一种基于动态种群模型的分布式遗传算法并对其进行了理论分析 ,该模型由传统并行模型演变而来 ,但更适合于分布式并行处理。
2.
Then the main vessels are segmented through optimal entropy method and the transition region is extracted by algorithm based on distributed genetic algorithm and Otsu.
该方法首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遗传算法和Otsu相结合的方法提取过渡区,最后利用区域连通性分析所提取的主血管和过渡区,分割出最终的血管。
3)  distributed genetic algorithms
分布式遗传算法
1.
A Multiple Constrained QoS Routing Selection of Mobile IP Based on Extended Distributed Genetic Algorithms;
改进分布式遗传算法多约束QoS移动IP路由选择
4)  distributed parallel algorithm
分布式并行算法
1.
Highly efficient distributed parallel algorithm for banded linear equations;
高效的带状线性方程组分布式并行算法
2.
Application of distributed parallel algorithm for long term crude oil scheduling
分布式并行算法在长周期原油混输调度中的应用
5)  parallel distributed arithmetic
并行分布式算法
1.
This dissertation concisely compares the parallel distributed arithmetic with the serial distributed arithmetic and demonstrates the advantages of high-speed FIR digital filter based on parallel distributed arithmetic, then presents a novel structure of high-speed FIR digital filter.
本文通过对串行分布式算法和并行分布式算法作对比研究,分析了基于并行分布式算法的FIR滤波器速度上的优势,设计出一种新颖的高速并行分布式算法结构,并根据该算法结构实现了一种满足处理速度200MHz,12位31阶FIR数字低通滤波器。
2.
FIR is the core of the system, by adopting parallel distributed arithmetic, the speed of the system can be improved significantly.
设计采用了Xilinx公司的VirtexII系列芯片,作为预处理核心部分的FIR滤波器采用了并行分布式算法,提高了处理速度。
3.
Windows function design method of FIR digital filter is introduced,and the parallel distributed arithmetic is used to implement a 32 orders FIR digital filter.
阐述了有限冲击响应(FIR)低通滤波器的窗函数设计方法,利用并行分布式算法在现场可编程门阵列上实现了32阶FIR低通滤波器。
6)  parallel nested genetic algorithm
并行的嵌套式遗传算法
1.
Application of parallel nested genetic algorithm in centralized inventory routing problem
并行的嵌套式遗传算法在库存路径问题中的应用
补充资料:并行算法
      适用于并行计算机的数值算法。计算机传统结构的显著特征是单指令流单数据流,即每一时刻按一条指令处理一个数据。通常的数值算法适于此类计算机,可称串行算法。20世纪60年代开始发展含大量处理机的并行计算机,它分单指令流多数据流与多指令流多数据流两类,每一时刻分别按一条或多条指令处理多个数据。并行计算机的出现促使了适应其并行这个特点的并行算法的发展。
  
  并行算法依赖一个简单事实:独立的计算可同时执行。所谓独立计算是指其每个结果元只出现一次的计算。例如A81·α2......α8中7个乘法不能同时执行,但可分成三个独立计算组:
  
  第一组
  
  第二组
  
  第三组。
  如每组的运算并行执行,计算 A8,只须三步(乘法),其步骤可用图中的双杈计算树来表示。推广此例,得到由满足结合律的任一运算"。" 形成的表达式的最优并行算法,称为结合扇入算法。此算法提供了建立并行算法的一种普遍原则:反复将每一计算分裂成具有同等复杂性的两个独立部份,称为递推倍增法。
  
  研究表明,大量数值问题可获得有效的并行算法。一个算法是否有效主要看加速及所需的处理机个数 P的大小。并行算法的复杂性正是通过参数Tp、S和P来描述的。向量运算具有内在并行性(包含大量独立计算),因而首先是在数值线代数方面,并行算法特别富有成果。
  
  串行算法与并行算法存在固有差别。有效串行算法一般不能直接变换为并行算法,而且两者在数值性态方面(例如数值稳定性及迭代算法的收敛速度)可以彼此大不相同。
  

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参考词条