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CGPA.zip_parallel genetic_并行_并行 粗粒度_优化_粗粒度并行

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简介：
本项目探索了基于平行遗传算法的粗粒度并行优化技术，旨在提高计算效率和解决方案的质量。通过并行处理，有效加速复杂问题求解过程。 基于三个子种群的粗粒度并行遗传算法被用于解决函数优化问题。

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  • CGPA.zip_parallel genetic_并行_并行 粗粒度_优化_粗粒度并行
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    本项目探索了基于平行遗传算法的粗粒度并行优化技术，旨在提高计算效率和解决方案的质量。通过并行处理，有效加速复杂问题求解过程。 基于三个子种群的粗粒度并行遗传算法被用于解决函数优化问题。
     
  • 并行粒子群优化算法的設計與實現
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    本研究设计并实现了并行粒子群优化算法，通过多线程技术提高计算效率和搜索质量，适用于大规模复杂问题求解。 粒子群算法的并行实现有助于更好地理解该算法。
     
  • 粗粒化_SHPC_underlinerqr_信号特征提取_特征提取_粗粒化.zip
    优质
    该文件包含用于信号处理的技术文档和代码，重点介绍了一种名为SHPC underlinerqr的粗粒化方法及其在特征提取中的应用。 对信号时间序列进行粗粒化处理，以更好地提取有用特征，用于脑电信号分析。
     
  • 关于模拟退火与并行粒子群优化的研究
    优质
    本研究深入探讨了模拟退火算法和并行粒子群优化方法在解决复杂问题中的应用，旨在通过结合二者优势，提高搜索效率及解的质量。 为了克服粒子群优化（PSO）算法容易陷入局部最优解的问题，本段落提出了一种将模拟退火(SA)引入并行PSO的改进方法。这种结合了并行粒子群快速寻优能力和SA概率突跳特性的新算法能够保持群体多样性，避免种群退化现象的发生。 针对转炉提钒过程中的复杂非线性反应特性导致难以建立终点控制模型的问题，本段落提出了一种基于模拟退火的并行粒子群RBF网络辨识模型。该方法优化了RBF核中心的数量选择问题，并克服了随机性的限制。实验结果表明，在预测提钒吹氧时间时，此模型具有良好的性能，其预测误差不超过真实值的20%。
     
  • 一种采用GPU加速的细粒度并行蚁群算法
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    本研究提出了一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法，旨在提升复杂问题求解效率。通过优化算法结构和资源利用，实现了计算性能显著增强。 基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法是一种优化计算效率的方法，通过利用图形处理器（GPU）的强大并行处理能力来改进传统的蚁群算法性能。这种方法特别适用于解决大规模复杂问题中的路径寻优、网络路由等问题，能够显著提升搜索速度和解的质量。
     
  • 基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法的研究_李建明
    优质
    本研究由李建明开展，专注于开发一种基于GPU加速的细粒度并行粒子群算法，旨在提高计算效率和求解复杂问题的能力。 基于GPU的加速细粒度并行粒子群算法的研究成果可供对并行优化算法感兴趣的学者下载。
     
  • 利用MATLAB进行粗糙度计算
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    本项目采用MATLAB软件开发环境，专注于表面粗糙度的自动化计算与分析。通过编程实现对不同材料表面数据的高效处理和精确评估。 可以通过在表面采点获得一系列的二维点，并根据一维粗糙度计算原理使用MATLAB编程实现。计算原理可以在GitHub上的相关项目中找到。
     
  • 粗糙度Ra的Matlab程序.rar_matlab 粗糙度RA_surface roughness_粗糙度 matlab_粗糙度
    优质
    本资源为一个计算表面粗糙度Ra值的MATLAB程序包。适用于工程学领域中对金属或非金属材料表面质量进行量化分析，提供源代码及使用说明文档。 计算一维和二维表面粗糙度Ra，根据需要自行选择合适的参数。
     
  • 粗粒度与细粒度权限控制的概念及简易实现介绍
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    本文探讨了粗粒度和细粒度权限控制的基本概念，并提供了简单的实现方法，帮助读者理解两者在访问控制中的应用差异。 权限控制是信息安全的重要组成部分，用于管理用户对系统资源的访问权。根据其详细程度的不同，可以分为粗粒度权限管理和细粒度权限管理两种类型。 在粗粒度权限管理模式下，管理员主要针对不同类型的资源设定访问规则。这些资源包括但不限于菜单、URL链接以及页面按钮等界面元素或功能模块。例如，在一个企业管理系统中，超级管理员可能拥有对用户添加和信息查看的所有操作权；而部门级别的普通管理人员则仅能浏览特定的用户资料。 相比之下，细粒度权限控制更加具体化，它关注的是单个资源实例的独特访问需求。这里的“资源”可以指代具体的实体对象如某个员工记录或某一班级的学生名单等。例如：一个销售经理可能只能查看与其所在区域相关的客户订单信息；而一般员工则仅能看到自己的个人账户详情。 实现粗粒度权限控制通常涉及到在系统架构层面上进行统一的授权处理，比如通过SpringMVC拦截器来完成URL级别的访问限制。而对于细粒度权限管理，则往往需要深入到业务逻辑层面去定制化地实施特定条件下的数据过滤功能。例如，在查询员工信息时向服务接口传递当前用户的部门标识符参数，并在返回结果前对其进行筛选以确保只显示该用户有权查看的数据。 常见的实现方法之一是基于URL的拦截策略，这可以通过使用Java中的Filter过虑器或SpringMVC提供的Interceptor工具来达成目的。此外还有专门设计用于权限管理的任务框架如Apache Shiro等可供选择，它们能够帮助开发者快速构建起高效的访问控制机制而无需从零开始编写大量的底层代码。 关键概念包括： - 粗粒度权限：针对资源类型进行的广泛授权； - 细粒度权限：针对于具体实例对象设定的具体访问规定。 示例展示了两种模式在实际应用中的不同之处，比如超级管理员和部门经理对系统功能页面的不同访问权；以及销售区域经理与普通员工之间关于客户数据查看范围的区别。同时介绍了如何通过代码层面的技术手段来支持这样的差异化权限策略，并强调了使用成熟框架的重要性以简化开发过程并提升安全性能。
     
  • 基于MPI的粒子群算法并行化实现技术
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    本研究探讨了利用MPI（消息传递接口）对粒子群优化算法进行高效的并行化处理方法，旨在提升大规模问题求解效率。 该PPT为PAC2015参赛作品的技术报告。