改进的快速SPIHT 算法.针对原算法的不足引入了“最小阈值”和“最小输出位”,同时改变了原算法的扫描顺序,降低了算法的复杂程度,并使其更有利于并行优化处理。实验证明,改进后的算法减少了编解码过程中的存储容量和时间消耗,而重建图像的峰值信噪比和人眼视觉效果与原算法相当。
上传时间： 2014-01-07
上传用户：lunshaomo
2009 英特尔® 线程挑战赛—基数排序 使用tbb进行了并行优化 速度很快
上传时间： 2013-12-09
上传用户：lindor
粒子群算法是在遗传算法基础上发展起来的一种新的并行优化方法,可用于解决大量非线性、不可微和多峰值的复杂问题。与遗传算法不同的是,粒子群算法中的粒子有记忆功能,整个搜索过程是跟随当前最优粒子的过程,因此在大多数情况下,所有的粒子可能更快的收敛于最优解。而且粒子群算法理论简单,参数少,因此其应用更为广泛。文中把粒子群算法用于阵列天线的波束赋形,结果表明粒子群算法在对天线形状进行设计方面有很好的发展前景。
上传时间： 2013-11-14
上传用户：lz4v4
应用编程与体系结构的关系 高性能计算机体系结构概述 CPU内的并行结构（指令级并行） 存储器的层次结构 多体交叉的并行存储系统 分布存储系统中的通信优化
上传时间： 2015-04-19
上传用户：weixiao99
遗传算法的程序 遗传 算 法 (GeneticA lgorithm,G A)是一种大规模并行搜索优化算法，它模 拟了达尔文“适者生存”的进化规律和随机信息交换思想，仿效生物的遗传方式， 从随机生成的初始解群出发，开始搜索过程。解群中的个体称为染色体，它是一 串符号，可以是一个二进制字符串，也可以是十进制字符串或采用其他编码方式 形成的码串。对父代(当前代)群体进行交叉、变异等遗传操作后，根据个体的 适应度〔fitness)进行选择操作，适应度高的个体有较高的概率被选中并复制到下 一代，如此产生的子代通常优于父代，这个过程称为进化。上述过程循环执行直 至满足停机条件，最终使优化过程以大概率趋于全局最优解
上传时间： 2015-09-25
上传用户：lili123
在动力系统故障部位分析中,引进了蚁群算法来解决问题.该算法的并行计算机制在组合优化问题的求解中体现了自身的优势.
上传时间： 2013-12-21
上传用户：mpquest
三篇关于Viterbi FPGA编译码器的优化设计文档： 1、Viterbi译码器的FPGA设计实现与优化.pdf 2、Viterbi译码器的低功耗设计.pdf 3、基于FPGA的高速并行Viterbi译码器的设计与实现.pdf
上传时间： 2013-11-27
上传用户：邶刖
mpi程序原理及代码 非数值并行算法MPI编程实现 第十三章 排序 第十四章 串匹配 第十五章 图论 第十六章 组合优化 第十七章 计算几何
上传时间： 2014-01-27
上传用户：啊飒飒大师的
归并排序的并行算法 intel 多线程优化大赛
上传时间： 2017-04-20
上传用户：xuanchangri
数独并行算法 intel 多线程优化大赛参赛作品，快速求解数独
上传时间： 2014-08-28
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