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为了实现用户任务在大规模计算机集群上进行高效地处理,并克服现有并行计算框架通用性不强的缺点,提出了一种基于改进量子群算法和Map-Reduce模型的通用并行计算框架;首先,对经典的Map-Reduce分布式并行计算框架以及并行计算流程进行了具体描述;然后,基于改进的量子粒子群算法设计了改进的Map-Reduce模型,在Map阶段通过多种群并行搜索并计算所有粒子适应度,在Shuffle和Sort 阶段实现粒子的排序和种群的重新划分,然后在Reduce阶段更新控制系数和粒子位置,当最优解不变时,通过混沌扰动对其进行扰动;仿真实验表明同,文中设计的基于改进量子粒子群算法和Map-Reduce模型能高效地执行任务,较传统的Map-Reduce模型具有较少的执行时间,具有很强的可行性,是一种有效的通用并行计算模型。 相似文献
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表面接触是摩擦的先决条件,其真实接触面积、压应力大小、空间分布等一直是接触力学关注的核心问题.采用分子动力学-格林函数法(GFMD)模拟粗糙面的接触过程,验证了其在大规模接触分析中的高效及准确性,同时探讨了由微球体组成的粗糙面的接触力学特性,并分析了分子尺度下的结果和传统力学模型计算结果的差异.结果表明,单个微凸体接触结果和分子动力学-格林函数法模拟所得非常接近,误差在5%以内.数值模拟发现,在微凸体高度符合高斯分布的情况下,接触面积和接触力成线性关系;在相同接触面积下,微凸体模型得出的接触力偏高,是上限值.微凸体模型没有考虑微凸体间的相互影响,实际是高估了弹性体的刚度;实际接触过程中微凸体相互影响,微凸体对临域形变影响尤其大,使接触区域更加离散.GFMD模型可以准确计算数十亿量级别分子、原子接触过程中真实接触面积及分布,为后续摩擦、滑移等分析提供可靠的参考. 相似文献
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