为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述。...为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述。在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中。展开更多
针对标准PSO中单一社会学习模式造成的算法容易陷入局部最优和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于多种群的自适应迁移PSO算法(Multi-population based self-adaptive migration PSO,MSMPSO).通过融合两种常用的邻居拓扑结构,赋予个体...针对标准PSO中单一社会学习模式造成的算法容易陷入局部最优和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于多种群的自适应迁移PSO算法(Multi-population based self-adaptive migration PSO,MSMPSO).通过融合两种常用的邻居拓扑结构,赋予个体更多的信息来源;在多个子种群并行进化的基础上,利用不同加速因子的组合赋予各子种群不同的搜索特性,进而通过周期性对子种群的历史性能进行评估,以此为基础指导个体的迁移操作,实现子种群间的协作与计算资源的合理分配,并最终提升算法的综合性能.对CEC2013测试函数的优化结果表明,MSMPSO在求解精度、收敛速度等方面均表现出较好的性能.展开更多
波浪能资源是一种重要的海洋可再生能源,开发利用波浪能资源可以有效的缓解常规能源短缺问题带来的能源问题以及环境污染问题。对波浪能资源进行科学评估是进行海洋能资源利用的前提条件,本文利用欧洲中期天气预报中心(European Centre ...波浪能资源是一种重要的海洋可再生能源,开发利用波浪能资源可以有效的缓解常规能源短缺问题带来的能源问题以及环境污染问题。对波浪能资源进行科学评估是进行海洋能资源利用的前提条件,本文利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第五代再分析数据集(ECMWF Reanalysis v5 ERA5),采用新的波浪能评估公式,对黄渤海海域1980—2018年间波浪能资源展开评估,主要计算指标包括波浪能可开发量频率、富集量频率、变异系数以及可利用波高占比等,结果显示:黄渤海区波浪能资源具有明显的季节性,秋冬季节较高,春夏季节较低,冬季是波浪能资源开发的最佳季节;波浪能富集区域主要集中在渤海海峡外侧、成山头东部以及长江口外海区域。在此基础上确定了波浪能资源的重点开发利用区,为后续的波浪能开发提供参考。展开更多
文摘为了满足电磁仿真数值计算日益增高的速度和精度的需求,针对单机内存需求和计算负荷需求都比较大的矛盾,提出基于分布式并行机群环境的并行计算划分和并行存储划分的算法设计思想,并且给出了基于行列循环数据划分的并行计算算法描述。在此基础上进行了实验验证,用MPI+FORTRAN和MPI+C编程实现了对大矩阵求逆的分布式高斯消元,并进行了性能评估和实验验证,在国内外超级计算中心平台上的实验结果表明所完成的工作对于系统的电磁仿真计算具有应用价值,该算法和代码实现可应用于电磁仿真计算的矩量法MOM(Method of Mom)中。
文摘针对标准PSO中单一社会学习模式造成的算法容易陷入局部最优和后期收敛速度慢等问题,提出了一种基于多种群的自适应迁移PSO算法(Multi-population based self-adaptive migration PSO,MSMPSO).通过融合两种常用的邻居拓扑结构,赋予个体更多的信息来源;在多个子种群并行进化的基础上,利用不同加速因子的组合赋予各子种群不同的搜索特性,进而通过周期性对子种群的历史性能进行评估,以此为基础指导个体的迁移操作,实现子种群间的协作与计算资源的合理分配,并最终提升算法的综合性能.对CEC2013测试函数的优化结果表明,MSMPSO在求解精度、收敛速度等方面均表现出较好的性能.
文摘波浪能资源是一种重要的海洋可再生能源,开发利用波浪能资源可以有效的缓解常规能源短缺问题带来的能源问题以及环境污染问题。对波浪能资源进行科学评估是进行海洋能资源利用的前提条件,本文利用欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasting,ECMWF)第五代再分析数据集(ECMWF Reanalysis v5 ERA5),采用新的波浪能评估公式,对黄渤海海域1980—2018年间波浪能资源展开评估,主要计算指标包括波浪能可开发量频率、富集量频率、变异系数以及可利用波高占比等,结果显示:黄渤海区波浪能资源具有明显的季节性,秋冬季节较高,春夏季节较低,冬季是波浪能资源开发的最佳季节;波浪能富集区域主要集中在渤海海峡外侧、成山头东部以及长江口外海区域。在此基础上确定了波浪能资源的重点开发利用区,为后续的波浪能开发提供参考。
