排序算法并行化

阐述了BSP上的并行排序算法,进行了该算法的性能分析,并通过与PRAM—CRCW上快排序算法的比较,说明了该算法的可行性．     

基于分裂合并法和Ncut法的图像分割

当灰度图像较大,图像中像素较多时,利用Normalized Cut(Ncut)方法分割生成图的节点数目多,从而给算法求解带来困难,所以提出了利用分裂合并法和Ncut法相结合进行图像分割.用分裂合并法将灰度分割成多个区域,结合区域间的灰度和位置信息,再利用Normalized Cut方法在区域间进行划分,完成图像的分割。实验结果证明该方法有效。     

广义异步并行多分裂块松弛迭代算法

给出了求解大型线性代数方程组的适用于ＭＩＭＤ系统的异步并行多分裂块松弛迭代算法的一般模型,并在系数矩阵为块Ｈ－矩阵的条件下建立了该算法模型的收敛性理论．     

求三角矩阵之逆矩阵的并行二分算法

本文建立求三角矩阵之逆矩阵的并行二分算法,将其与一种串行算法相比较,分析算法复杂性,得出所建立的算法的确是一种非常有效的并行算法。     

解非线性方程组的牛顿—并行矩阵多分裂算法

本文构造和研究了解非线性方程组的牛顿－并行矩阵多分裂算法，建立了收敛性定理，估计了收敛速度。     

一种基于多分辨分析的简化的分裂-合并图像分割算法

为了减少分裂-合并算法的计算复杂性,提出了一种基于多分辨率分析的分裂-合并简化算法.首先,将原始图像用多分辨的形式分层表示,对最低层分辨率的图像用简化的分裂-合并算法进行图像分割,同时用该层的边缘信息对分割结果进行优化,得到该层的分割图像;然后,用直接影射的方法将低分辨率的分割图像映射到高分辨率空间中,并用相应的边缘信息进行优化,直到在原始分辨率空间完成上述工作,得到最终的分割结果.试验证明,所提算法简单有效,较好地解决了分裂-合并算法计算复杂的问题.     

并行多分裂块松弛TOR迭代算法的收敛性

 分析了求解大型线性方程组的并行多分裂块松弛TOR迭代算法,在更弱的条件下得到了该算法的收敛准则,同时也给出了相应块迭代矩阵谱半径的上界估计式.     

Hermite正定矩阵的多分裂算法的收敛性

本文研究了系数矩阵为Hermite正定矩阵的解大型线性方程组Ax=b的并行AoR算法.在假定A具有分离形式的前提下,证明了并行多分裂AoR算法的收敛定理.     

最优合并算法及证明

提出一种有条件的最佳状态合并算法，并给出证明．     

计算一类连续运算的有效并行算法

提出了计算一类连续运算的一种更有效的并行算法 ,当N足够大时 ,其加速Sp≈p/ 2 ,效率Ep≈ 1/ 2 .在此基础上建立了求解一阶线性递归方程组的一种新算法 ,其加速Sp≈ 2 p/ 5 ,效率Ep≈ 2 / 5 ,其中 p为所需的处理机数     

求复函数方程的根的串行和并行算法

主要研究了求复函数方程的根的串行和并行算法，探讨了并行算法中的任务分配方案、负载平衡等问题，并对串行算法和并行算法的实现结果进行了比较和分析。     

启发式算法求解集送货可拆分的车辆路径问题

为了提高物流服务的效率, 对集送货可拆分的车辆路径问题进行了研究, 它允许一个任务点被访问多次, 也允许同一车辆访问同一任务点多于一次. 针对问题的特点设计三阶段启发式算法, 拆分部分任务点的集送货需求, 并使车辆行驶距离之和最小. 算例结果及分析表明新的算法可以得到合理的车辆路径, 优化效果较好, 具有实际应用价值.     

求解分裂可行问题的一种松驰投影算法

本文提出了一种新的算法来求解分裂可行问题,该算法在每步迭代中应用类-Armijo搜索来获取调整步长,然后给出了一个校正步长,避免了矩阵逆和矩阵最大特征值的计算.我们证明了该算法的全局收敛性.     

杂交／混合有限元的有效算法

本文提出了一种适用于杂交／混合有限元的算法。从单元柔度矩阵到单元刚度矩阵的计算中，能做到既节省内存，又减少运算量，并具体地给出了所需运算量的估算式。     

一种解可分凸优化问题的外梯度并行分裂算法

并行分裂法是求解两个可分离变量线性约束凸优化问题的重要方法,该方法通常要求两个凸函数有邻近映射,对于其中一个函数具有邻近映射,另一个函数光滑但不具有邻近映射的情况,此处提出了一种基于并行分裂的外梯度算法,并在假设光滑函数梯度Lipschitz连续条件下证明了该算法的O(1/ε)迭代复杂度。     

杆系结构总刚组装的一种高效并行算法

针对统一访问的共享存储系统为Ｄｏ－Ｌｏｏｐ并行化给出了平衡排序的方法。结合单元分组和平衡排序提出了一种高效的适合杆系结构总刚组装的并行算法。     

基于机群系统的并行划分聚类算法

从划分聚类要求的时间和空间上看，传统的串行算法已很难适应海量的数据，有必要研发高性能、可扩展的并行算法来解决这一问题，基于一些主要的并行划分聚类算法所存在的问题，提出了在机群系统上采取数据并行策略设计的并行划分聚类算法思想。     

一种改进的等高线并行细化算法

讨论了经过分色提取之后等高线的细化问题,以减少数据的处理量,为矢量化过程做前期处理准备.针对军事地图等高线,提出了一种改进的快速并行细化算法.采用两步法细化算法对等高线进行细化处理.在已有的两个逻辑规则基础上,增加了若干限制条件,处理了模板的对称性问题.同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度.从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性,此方法的细化效果较为理想.     

Fibonacci立方网络上平行路径的寻径算法

目的 研究在Ｆｉｂｏｎａｃｃｉ立方网络Γｎ（ｎ≥６）中寻找任意两个结点Ｓ和Ｄ之间的两条平行路径的寻径问题,并最终为实现多处理器系统中各处理器之间的信息传递提供了理论依据。