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应用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划，解决机器人路径选择的低效率问题，本算法对传统蚁群算法进行了改进，包括解的构造过程，信息素更新过程，基本思想是，蚂蚁在经过的路径上留下信息素，信息素一方面随着时间的积累，较优路径上的信息素越积越多，一方面还要挥发。为什么要引入信息素呢？也是从传统的奖励机制发展过来的。
- 2022-11-09 16:40:04下载
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canon
并行计算实验，用于矩阵乘法的计算，canon算法，使用mpi方法(algorithm includes openmp，pthread，mpi，mapreduce and so on )
- 2012-02-11 11:49:11下载
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Matrix_inv
基于fpga的矩阵求逆运算，适用xilinx v6板卡(Inverse operation based on fpga matrix)
- 2017-04-24 09:55:13下载
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PSO-Contrain-zym
带约束条件的PSO优化，调试过，能运行，可以参考(PSO with contrains)
- 2012-05-22 10:55:37下载
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covid19_beta
说明： Map reduce分布式计算，大数据分析再Hadoop的平台的使用(Map reduce distributed computing, big data analysis and the use of Hadoop platform)
- 2020-12-29 11:51:22下载
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视频游戏的流体模拟，第 5 部分
性能分析与优化
这篇文章，在一系列，第五描述的性能分析和优化的流体模拟，提出了一种在第三和第四条款中。第一篇文章总结了流体动力学 ；第二个调查流体仿真技术 ；和第三和第四次提出了一个旋涡粒子流体模拟与双向流体体之间的相互作用，它运行在真正的时间。这篇文章利用另一个功能的英特尔 ® 线程构建模块 （英特尔 ® TBB） 将更多的工作分散到多个线程。这篇文章描述 CPU 使用情况分析过程，并使用该信息来优化和进一步并行化的代码，使其运行得更快。
性能分析和优化本文中描述的过程中的许多镜子中所述的程序软件优化食谱。这一过程从开始创建基准 — — 一大块的代码用来量化正在优化算法的性能。其余的过程需要迭代上的三个步骤：
要找出所谓的"热点"，应用程序在哪里花费其大部分时间的配置文件。
探讨为什么热点会消耗很多时间的详细信息。
修改，试图让它更快的代码。
将这些步骤应用于流体模拟应用程序在前两篇文章中提出了这条记载。
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流体
- 2022-05-18 08:33:08下载
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multi_pi_matrix
lab1为多线程计算圆周率的程序
lab2为多线程计算矩阵乘法的程序
有实验报告和说明文档(lab1 for multi-threaded computing lab2 pi procedure for multi-threaded matrix multiplication calculation procedures have experimental reports and documentation)
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MPI_broadcast
设计MPI程序模拟广播（MPI_Bcast）操作：将每个MPI进程按照所在节点名称建立node通信子域分组；再将各个node子通信域的0号进程再次组成一个名为head的通信域；在进行广播时，首先，由root进程将消息在head通信子域内广播，然后，再由head子域内各进程在其所在的node子域内进行广播。(Design the MPI program MPI_Bcast operation: Each MPI process establishes a node communication sub-domain grouping according to the node name; then, each process of the 0 node of each node sub-communication domain is again formed into a communication domain named head; At first, the root process broadcasts the message in the head communication sub-domain, and then the processes in the head sub-domain broadcast in the node sub-domain where it is)
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求矩阵特征值的并行算法的实现
QR算法是目前最广泛被用于求一般矩阵特征值的方法，但是由于串行算法的时间过于长，大大的降低了工作效率，所以我们将其在基于cuda架构上对其进行GPU加速，将原有的求矩阵特征值得串行算法进行并行化，大大地提高了工作效率
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并行计算实验，wordcount算法Mapreduce实现。(Parallel computing the experiment, wordcount algorithm Mapreduce achieve.)
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