FGOALS性能优化技术研究
运行速度大突破华为《方舟编译器》详解
运行速度大突破华为《方舟编译器》详解随着移动互联网和云计算的快速发展，编译器作为软件开发中不可或缺的重要工具，其运行速度和效率一直是开发者们非常关注的问题。
华为作为全球领先的通信技术解决方案供应商和智能设备制造商，一直在研究和推动编译器技术的发展。
近年来，华为研发的《方舟编译器》在运行速度方面取得了重大突破，受到了广泛的关注和好评。
本文将详细解析华为《方舟编译器》的技术特点和性能优势，为读者解读其运行速度大突破的原因和意义。
一、《方舟编译器》的技术特点1. 基于LLVM架构《方舟编译器》是基于LLVM（Low Level Virtual Machine）架构开发的，这为其提供了强大的编译优化能力和灵活的扩展性。
LLVM是一个开源的编译器基础设施，提供了一套通用的中间表示IR（Intermediate Representation）和优化器，可以应用于各种编程语言和目标架构。
基于LLVM架构的《方舟编译器》具有良好的跨平台特性和可移植性，可以在不同的硬件平台和操作系统上高效运行。
2. 支持多种编程语言和目标架构《方舟编译器》支持多种主流的编程语言，包括C、C++、Rust等，可以为不同的应用场景提供编译支持。
它还支持多种目标架构，包括ARM、x86等，可以为不同的硬件平台生成高效的机器码。
这使得《方舟编译器》具有广泛的适用性和通用性，能够满足不同开发者的需求。
3. 具有先进的优化技术《方舟编译器》内置了多种先进的编译优化技术，包括指令调度、循环优化、内存优化等，可以提高生成的机器码的运行效率和性能。
它还支持全局的程序优化和整体的性能分析，可以帮助开发者发现和解决代码中的性能瓶颈，进一步提升程序的运行速度。
1. 显著提高了编译速度相比传统的编译器，华为《方舟编译器》在编译速度上有了显著的提升。
通过使用LLVM 的优化技术和并行编译技术，它能够在保证代码质量的前提下，将编译时间大大缩短，提高开发者的工作效率。
Oracle性能调整的三把利剑--ASH,AWR,ADDM
Oracle性能调整的三把利剑--ASH,AWR,ADDMASH (Active Session History)ASH以V$SESSION为基础，每秒采样一次，记录活动会话等待的事件。
不活动的会话不会采样，采样工作由新引入的后台进程MMNL来完成。
ASH buffers 的最小值为1MB,最大值不超过30MB。
内存中记录数据。
期望值是记录一小时的内容。
生成ASH报告：SQLPLUS>@?/rdbms/ashrpt.sqlASH内存记录数据始终是有限的，为了保存历史数据，引入了自动负载信息库(Automatic Workload Repository ,AWR) 由后台进程MMON完成。
ASH信息同样被采集写出到AWR负载库中。
由于内存不是足够的，所以MMNL进程在ASH写满后会将信息写出到AWR负载库中。
ASH全部写出是不可接受的，所以一般只写入收集的10%的数据量，而且使用direct-path insert完成，尽量减少日志的生成，从而最小化数据库性能影响。
写出到AWR负载库的ASH信息记录在AWR的基础表wrh$active_session_hist中，wrh$active_session_hist是一个分区表，Oracle会自动进行数据清理。
AWR(Automatic Workload Repository)自动工作负载信息库AWR是Oracle 10g中的一个新特性，类似于10g以前的statspack。
不过在使用上要比statspack 简单，提供的性能指标要比statspack多很多，能更好的帮助DBA来发现数据库的性能瓶颈。
AWR是Oracle安装好后自动启动的，不需要特别的设置。
收集的统计信息存储在SYSAUX 表空间SYS模式下，以WRM$_*和WRH$_*的格式命名，默认会保留最近7天收集的统计信息。
每个小时将收集到的信息写到数据库中，这一系列操作是由一个叫MMON的进程来完成的。
高效动态幁时隙ALOHA算法
针对无源RFID标签的高效动态幁时隙ALOHA算法摘要：即使在一些技术的限制下，无源标签的使用也极大地增强了射频识别（RFID）系统获取海量数据的能力，这些数据来自被标记并且能够被无线识别的物体。
但是，如果进行多个标签的同时识别，那么来自标签的数据将可能发生碰撞并相互抵消。
目前比较流行的防冲突算法之一是ALOHA算法。
在要读取的标签数量合理的情况下，该算法简单且具有良好的性能。
在本文中，我们扩展了先前的研究，建立了一个基于高效的动态时隙ALOHA算法的无源RFID标签模型，并对相关的问题进行了探讨和更正。
关键字：RFID 无源标签识别防碰撞 ALOHA 高效动态幁时隙一.引言各种组织团体通过现代信息系统（IS）来获取，解释，保留和传播信息。
信息技术（IT）领域的技术创新通过不断改善组织的性价比功能来执行这四项基本任务。
智能代理和知识管理系统使管理人员能够解释数据和信息，以创建有用的管理知识。
存储媒体技术的进步是企业积累大量数据库，同时不断增加的处理能力也使管理人员能够发掘出对他们有用的信息，比如现有客户和潜在市场的数据。
此外，以科技为基础的实时信息采集和决策支持系统的进步促进了实时决策，使组织能够优化他们的经营行为。
最近，RFID（无线射频识别）作为条码的替代物，引起了分销行业，供应链行业以及银行业的重视。
这是因为RFID系统具有非接触识别的优势，并且能够比条码存储更多的数据。
但是，如果有多个标签响应阅读器，那么多个标签的响应将在通信信道中引起冲突，导致标签的响应不能够被阅读器接收。
这种情况称为“标签的碰撞”，是RFID系统应用的一个重要限制。
研究人员一直以各种方式解决这一问题，有些方法是通过扩展频带来增加数据传输速率，进而最大限度地减少标签冲突，提高标签的识别率。
这不是一个很理想的解决方案，因为通信频带往往是受限制的。
最广泛使用的技术是时隙ALOHA算法和二进制搜索算法。
既然是最简单的实现，幁时隙ALOHA算法是最常使用的。
优斐斯数据驱动优化策略
优斐斯数据驱动优化策略
优斐斯数据驱动优化策略是指利用数据分析和统计模型等手段，对优斐斯系统中的各项策略进行优化和调整的方法。
具体来说，优斐斯数据驱动优化策略包括以下几个步骤：
1. 数据收集：通过收集用户、市场和竞争对手等相关数据，建立系统的数据集。
2. 数据分析：利用数据分析工具和算法，对数据进行处理和分析，提取有用的信息和规律。
3. 建模与预测：基于数据分析的结果，建立统计模型和预测模型，预测和估计不同策略对系统性能的影响。
4. 策略优化：根据建模和预测的结果，对优斐斯系统中的各项策略进行优化调整。
可以采用A/B测试等方法，评估和比较不同策略的效果。
5. 回馈优化：根据实际效果和用户反馈，对优化的策略进行迭代和调整，不断提升系统性能和用户体验。
通过数据驱动的优化策略，优斐斯系统可以更加准确地了解用户需求和行为，针对性地进行策略调整，提升系统的性能和效果。
同时，数据驱动的优化策略也能
够提供决策支持和参考，帮助优斐斯系统做出更科学和合理的决策。
异构格里芬四词条-解释说明
异构格里芬四词条-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述异构格里芬四词条是一篇探讨异构计算和格里芬的关系、优势以及应用领域的长文。
异构计算是指利用不同类型的处理器或计算单元来完成计算任务的一种计算模式，而格里芬是一种用于高性能计算的编程模型和框架。
本文旨在介绍异构格里芬的基本原理和原则，深入探讨其在科学研究、工程技术和商业应用等领域的应用情况，并展望其未来的发展潜力。
在本文的正文部分中，我们首先将阐述异构计算的概念及其背后的原理。
异构计算通过同时使用不同类型的处理器，如CPU、GPU和FPGA 等，来实现更高效的计算。
其中，GPU作为一种高度并行的处理器，具有强大的计算能力，已经成为异构计算中的重要角色。
接着，我们将介绍格里芬作为一种特定的编程模型和框架，如何与异构计算结合，从而实现高效的数据并行计算。
接下来，我们将详细探讨异构格里芬的优势所在。
异构格里芬的核心思想是通过将任务细化为多个子任务，并将这些子任务分配到合适的处理器上并行执行，从而实现更高的计算效率和性能。
相比传统的单一处理器计算模式，异构格里芬能够充分利用不同处理器的特点和优势，提高计算速度和能效，并在科学研究、工程技术和商业应用等领域发挥重要作用。
此外，本文还将探讨异构格里芬在不同应用领域的具体应用实例。
我们将介绍异构格里芬在天文学、物理学、医学、人工智能等领域中的应用案例，并分析其在这些领域中取得的成果和效果。
这些实例将进一步展示异构格里芬在各个领域中的广泛应用和巨大潜力。
在结论部分，我们将对异构格里芬的重要性进行总结。
异构格里芬作为一种高效的计算模式，已经成为科学研究和工程技术领域的重要工具。
同时，我们也将展望异构格里芬未来的发展潜力，并指出应该进一步研究和探索的方向。
结论的重要性在于对整个文章的核心观点和论证进行总结和强调，同时也为未来的研究提供了一定的指导。
综上所述，本文将介绍异构格里芬的概念、原理和优势，探讨其在不同应用领域的应用实例，并为进一步研究提供了方向。
针对AES和CLEFIA的改进Cache踪迹驱动攻击
Ｋ ｅ ｗ ｏｒ ：ＡＥＳ；ＣＬＥＦＩ ； ｒ ｃ ｒｖｅ Ｃａｃ ｔａ ｋ；ｔｂｌ ｏｏ ｐ ｎｄ ｘ ｙ ｄｓ Ａ ｔａ ｅｄ ｉ ｎ； ｈｅａｔ ｃ ａ ｅ ｌ ｋｕ ｉ ｅ
１ 引 言
传 统 的密 码 分析视 密 码算 法 实现 为 黑盒 ，密码 算 法 安 全 性 完 全 取 决 于 实现 的数 学 函 数 以及 密 钥
Ａ Ｓ主密钥搜索空 间降低 到 ２ Ｅ 和 １ ０个样本经 Ｃ Ｅ Ｉ 第 １ ，８ Ｌ ＦＡ 轮分析可将 １ ８ ｉ ＣＬ ＦＡ第 １ ２ ｂｔ Ｅ Ｉ 轮扩展密钥搜索
空 间 降低 到 ２ ，２ ０个 样 本 经 前 ３轮 分 析 可 将 １８ ｉＣ Ｅ Ｉ 主 密 钥 搜 索 空 间 降 低 到 ２ 耗 时 不 超 过 １。 ２ ２ ｂｔ Ｌ ＦＡ ， ｓ
的方法 。
Ｃ ｃｅ ａｈ 攻击大体分为 Ｃ ｃｅ ａｈ 信息采集和信息分 析 ２ 阶段 ，根据 采集 信 息不 同 ，可将 其分 为 时序 个 驱 动 、访 问驱动 和踪 迹驱 动 ３种 ，本文给 出 了一种
改进 的 Ｃａｈ ｃ ｅ踪 迹驱 动信 息分 析方 法 ，并对 ＡＥ Ｓ
执 行 效率 ，现 代 分 组密 码大 都 使用 Ｓ 盒查 表访 问
通
信
学
报
J2EE项目开发中如何正确地对数据库访问的性能进行优化
1.1J2EE项目开发中如何正确地对数据库访问的性能进行优化1、JDBC编程时的一些通用规则（1）采用缓存（Cache）技术---由DBMS厂商针对自己的数据库实现，提供可供用户配置的方案对于数据库来说，厂商的做法往往是在内存中开辟相应的区域来存储可能被多次存取的数据和可能被多次执行的语句，以使这些数据在下次被访问时不必再次提交对DBMS的请求和那些语句在下次执行时不必再次编译。
同样，数据持久层采用缓存技术来保存已经从数据库中检索出来的部分常用数据。
客户端访问持久层时，持久层将首先访问缓存，如果能够命中则直接从缓存中提取数据，否则再向数据库发送提取数据的指令。
这种设计能够大幅度地提高数据访问速度。
（2）尽量使用WebLogic的连接池连接池---它是JDBC的一个标准接口，由支持J2EE技术的应用服务器厂商提供具体的实现，而你的Java程序代码无需更改它是一个很普遍的概念，和缓冲存储有机制相近的地方，都是缩减了访问的环节，但它更注重于资源的共享。
对于访问数据库来说，建立连接的代价比较昂贵，因此，数据持久层建立了“连接池”以提高访问的性能。
数据持久层把连接当作对象，整个系统启动后，连接池首先建立若干连接，访问本来需要与数据库连接的区域，都改为和池相连J DBC代码调优最大的原则就是使用WebLogic的连接池,而不是自己直连数据库因为，WebLogic提供了功能强大，性能良好的数据库连接池，我们要做的只是封装一个连接管理类，从JNDI树上获取数据源并缓存，得到连接，并提供一系列关闭数据库资源的方法。
（3）对任何资源使用的原则是用完即关对任何资源使用的原则是用完即关，不管是数据库资源、上下文环境，还是文件。
数据库资源的泄漏极易造成内存泄漏，乃至系统崩溃。
在使用完数据库资源后依次关闭ResultSet，Statement和Connection，而在一个数据库连接多次进行数据库操作时要特别注意ResultSet和Statement依次关闭。
气象科技管理信息系统
形成基于多源卫星资料的精细化台风定量监测产品和基于FY-4的新型遥感资料的强对流监测预警产品.研究成果经过精度和适用性检验后，集成到SWAP平台，面向全国气象台站推广，为天气预报业务提供支撑。
102
风廓线雷达综合评估及在华东数值预报中的应用研究
研发合理有效的风廓线雷达观测资料质量控制算法、进行观测误差统计.发展风廓线雷达资料在数值预报中的同化方法并进行资料同化影响分析。开展风廓线雷达观测网布设计及其合理性(OSSE）评估。将风廓线雷达资料应用于复杂高影响天气的数值模拟和诊断分析。
2。气候领域(14项）
编号
任务名称
主要研究内容
预期目标
201
动态地表覆盖变化数据在气候模式中的应用研究
研究面向气候模式需求的地表覆盖遥感提取方法,研制基于动态地表覆盖类型概念的21世纪以来逐月地表覆盖数据产品.探索地表覆盖动态数据在BCC_CSM分量模式中的应用方法，评估其模式效果改进的潜力.
建立2000—2015年间逐月的250m分辨率卫星观测地表覆盖数据产品集,制作完成BCC－CSM模式预估的2016-2100年逐年的地表覆盖状况数据集，实现地表覆盖变化数据在气候模式中的动态表达，以提高模式性能.
205
全球和区域多模式集合的省级短期气候降尺度预测技术研究
研究多全球气候模式驱动下多区域气候模式的集合技术方法，研制适用于省级业务应用的短期气候预测系统。在与现有的经验统计方法结果对比分析和历史回报检验基础上，开展跨季度和年度尺度的高分辨率短期气候预测业务试验。
本科毕业设计：NGSA-II改进
第
1.1
优化是一种用于在多种决策当中选出最好决策的方法，它被广泛地应用在工业、农业、交通、国防等许多领域，对于合理利用资源、提高系统性能、降低能源消耗以及经济效益的增长均有非常显著的作用[1]。一般来说，对实际工程领域中问题的分析和优化设计通常基于确定性的系统参数和优化模型，并且借助传统的确定性优化方法[2]来进行求解。然而，在大多数实际工程中，不可避免地存在着与材料性质、温度变化、工程边界、噪音影响、测量偏差等有关的误差或不确定性，这些误差或不确定性虽然在大多数情况下都比较小，但耦合在一起可能使整个工程系统产生较大的误差或偏差。
其次，在多目标确定数优化问题中，不可能存在一个使每个目标都达到最优的解，所以多目标优化问题的解往往是一个非劣解的集合——Pareto解集。在存在多个Pateto解集的情况下，如果没有更多的说明，很难决定哪个解更重要，因此，找到尽可能多的Pateto最优解至关重要。本文采用的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGS-II)是一种多目标遗传算法，该算法求得的Pareto最优解分布均匀，收敛性和鲁棒性好，对多目标优化问题具有良好的优化效果。
Finally, the paper presents the final result of multi-objective interval number optimization through the MATLAB simulation program.And using
multi-objective interval numberfunctions debug the key parameters.(such as constraints possible degree level, multi-objective weights, regularization factor, etc.) .According to the different values about the parameters in the simulation results, analyze and explain optimal parameter settings that how to impcet on the final results.
动态帧时隙ALOHA算法的改进
・
９８・ ０
计 算 机 应 用 研 究
第２ ９卷
撞 的标签尽可能映射到下一 帧的不同时隙。例如 ， 在阅读 器识 别范 围 内 有 两 个 标 签 ，Ｄ 分 别 为 Ｉ ＝（ １０ ０ ： Ｉ ＝ Ｉ Ｄ １００ ） ，Ｄ （１１０ ： １１１）。当 Ｗ＝１Ｌ Ｊ＝７时， 、， Ｊ 由式（ ） 以得 到 ｈｓ （Ｄ ） １可 ａｈ Ｉ 。 ＝
不 能无 限增 长。为 改进此 不足 ， 可从 以下三 个步骤优 化 算 法。首 先根 据 ｈｓ ａｈ函数 进行 时隙分 配 ， 标 签分 配 到 将 不 同的 时 隙； 次根 据 三 维估计 方法估 计标 签数 ， 其 为下一 周期调 整 帧长做 准备 ； 最后根 据估 计到 的标 签数 调 整 帧
ｓ ｏ ｈ ｔｗｉ ｈｅ ｓｍｅ ａ ｕ ｉｔ ｇ ｈ ｗｓｔ ａ ｔ ｔ ａ ｍｏ ｎｔｏ。ａ ｓ，ｔ ｓ ａｇ ｒｔｍ ｎ ｅｐｒｔ ｄ ｉ ｈｉ ｒｉｌ ｅ ｈｅ ｌａ ｔｔｍｅ ｓｏｓ ｈ ｈｉ ｌｏ ｉｈ ｉｔｒ ｅｅ ｎ ｔ ｓ ａｔｃｅ ｕｓ ｓｔ ｅ ｓ ｉ ｌｔ ．
匀是指 ｈ ｓ ａｈ函数能 以等概 率将标 签分 配到 时隙 上 ， 以使碰 撞
最小化 。
根据 ｈｓ ａｈ函数构造原则 ， 结合算法 的实 用性 ， 本文选择 下 面 的 ｈｓ ａｈ函数 ：
ｈｓ （Ｄ）＝（Ｄ ｗ） Ｌ ｜ ａｈ Ｉ Ｉ／ ％ ， （） １
长并不 能无 限增 加 ， 因此 ， 态 帧时 隙 Ａ Ｏ Ａ算 法在 标签 数 动 ＬＨ
ＧＵＯ Ｚ ｉ ａ ｈ ｈ— ｏ ｔ
，
ＣＨＥ ＮＧ ｉ — ｎ ，Ｚ Ｌｎ ｌ ｉ ＨＯ Ｙａ — ０ ｇ Ｕ ｎ ｃ ｎ ，ＧＵ Ｊ ｎ ｈ ａ ｕ －ｕ
accelerator使用混合精度mixed_precision参数
accelerator使用混合精度mixed_precision参数在使用accelerator库进行深度学习加速时，混合精度（mixed_precision）是一种常用的参数，它可以在保持计算精度的同时，提高计算的效率。
混合精度使用较低精度的数字来存储模型参数和梯度，从而节省内存占用和计算时间。
在本文中，我们将介绍混合精度在accelerator库中的使用方法。
一、混合精度简介混合精度是指在深度学习计算中，使用不同精度的数字来表示数据和参数。
较低精度的数字通常占用更少的内存，并且可以在相同的计算资源下进行更高效的计算。
在加速深度学习计算时，混合精度可以显著提高计算速度，同时保持计算精度。
accelerator库是一种用于深度学习加速的开源库，它提供了高性能的GPU加速和并行计算功能。
在使用accelerator库时，可以使用混合精度来优化计算性能。
二、设置混合精度要使用混合精度，您需要在创建加速器对象时，将mixed_precision参数设置为true。
这样，accelerator库将自动使用较低精度的数字来存储模型参数和梯度。
以下是使用混合精度设置加速器对象的示例代码：```scss#include <accelerator/accelerator.h>int main() {// 创建加速器对象并设置混合精度auto accelerator_obj =accelerator::Accelerator::Create("cuda", { "0" }, true);// 现在可以使用加速器进行深度学习计算// ...// 释放加速器资源accelerator_obj->Destroy();return 0;}```在上述代码中，我们创建了一个加速器对象，并将其mixed_precision参数设置为true。
这将使accelerator库使用混合精度进行计算。
基于 SQL 数据库的性能优化研究
基于 SQL 数据库的性能优化研究发表时间：2020-11-13T02:29:34.891Z 来源：《福光技术》2020年19期作者：王刚刘阳[导读] 随着系统数据量和用户访问量的日益增加，目前的企业级应用系统大都具有高并发、大数据量的特点，对于系统的架构设计特别是数据库的性能提出严峻挑战。
如何缓解读写压力、提升服务器性能成为数据库管理员重点考虑的问题。
乐凯华光印刷科技有限公司摘要：随着系统数据量和用户访问量的日益增加，目前的企业级应用系统大都具有高并发、大数据量的特点，对于系统的架构设计特别是数据库的性能提出严峻挑战。
如何缓解读写压力、提升服务器性能成为数据库管理员重点考虑的问题。
SQLServer 数据库在现实应用中会出现数据的堆积，当数据量过大，没有及时的对数据进行性能优化，会出现一系列的问题，系统性能的不稳定，出现连接超时，长时间等待和阻塞等等问题。
因此，我们要从数据库 SQL 语句方面进行优化，详细的对数据库优化展开叙述。
关键词：SQL 语句；SQLServer；数据库；性能优化；探究数据库的性能优化，是程序开发人员十分重视的一项工作，但是由于优化工作的影响因素较多，也给数据库性能优化带来了一定的困难。
尤其是在信息化时代的发展中，对于数据库的要求越来越高，工作人员只有在明确数据库性能优化原理的基础上，才能够采取针对性解决措施，应对多种外界因素的干扰，切实提升数据库性能。
SQLServer 数据库的应用，能够有效提升数据请求与返回的速度，有效应对复杂任务的处理，是提升工作效率的关键。
为了保障数据库系统能够高效运转，提升运行过程中的稳定性，需要对 SQL 数据库进行进一步优化，促进其功能价值的有效发挥。
SQL 数据库性能会受到数据库设计、索引设计和事务管理等因素的影响，这也是优化工作开展中的重点关注内容。
一、数据库性能影响因素事务管理事务是数据库的一系列操作，包括了删除、修改与查询等等，事务管理对于数据库性能会产生直接影响。
FGOALS_g快速耦合模式模拟的北太平洋年代际变率
Ｚ ＵＹ ． ｎ＇ Ｙ Ｎ ｉ． ｕ ， Ｕ Ｙ ｎ． ｉ ｇ ，Ｈ Ｏ Ｓ ａ．ｈｎ ， Ｕ ｕＧ ａｇ ，Ａ ａ． ｅ Ｈ ｉ Ｍｉ ， Ａ Ｇ ＸｕＱ ｎ Ｙ ｏｇＱａ Ｚ Ａ ｈｎＳ ａ４ Ｓ Ｎ ｒ ｈ ｓ ｓ ｈｎｓ Ａ ａ ｅ ｙｏ ｃ ｎｅ ，Ｂ ￣ ｇ １ ０ ２ ，Ｃ ｉ Ａ Ｇ ｎ ｉ ｔ ｏ ｍ ｓ ｅ ｃＰ ｙ ｃ ，Ｃ ｉ ｅ ｃ ｄｍ ｉ ｃｓ ｅｉ ０ ０ ９ ｈｎ ｓｔ ｅ ｆＡ ｐ ｉ ｉ ｅ ｆＳ ｅ ｉ ｎ ａ ２ Ｉ ｔ ｕ Ｍｅ ｏｏ ｇ ，Ｐ Ａ Ｕ ｉ ｒｔ ｏ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｎ ｎ ｎ １ １ １ ｈ ｎ ｉｔｏ ｓ ｔ ｅｆ ｔ ｒｌ ｙ Ｌ ｎ ｅ ｉ ｃｅ ｅａ ｄ Ｔｃ ｎｌ ｙ ａｊ ｇ ２ １０ ，Ｃ ｉ ｅ ｏ ｖ ｓｙｆ ｎ ｏ ｉ ａ ｎ ３ Ｉ ｔ ｕ Ｓ ｕ ｅ Ｗ ａｈｒａｄ Ｃｉ ａ ，Ｎ ｎ ｎ ｎ ｒ ｙ ｎ ｉ ｔ ｏ ｅ ｒ ｅ ｔ ｎ ｌ ｔ ｓ ｔ ｅｆ ｅ ｅ ｍ ｅ ａ ｉ Ｕ ｉ ｓ ，Ｎ ｎ ｎ １０ ３ ｈｎ ｊｇ ｅ ｔ ｖ ｉ ａ ｉｇ ２ ０ ９ ，Ｃ ｉ ｊ ａ
Ｆ ＧＯＡ Ｓ ｇ快 速 耦 合模 式模 拟 的 Ｌ — 北 太 平 洋 年 代 际 变 率
朱 益 民 ，杨 修 群 ，俞 永 强 ，赵 珊 珊 ，孙 旭 光 ，谭 言科
１中 国 科学 院 大气 物 理 研 究 所 大 气科 学 和 地 球 流 体 力 学 数 值 模 拟 国 家 重点 实 验 室 （Ａ Ｇ ， 京 １０ ２ Ｌ Ｓ ）北 ００９ ２解 放 军理 工 大学 气 象学 院 ， 京 南 ２ １０ １ｌｌ ２０９ １０ ３
４ Ｎ ｉ ａ ｌ ａｅＣ ｎ ｒ ｈ ｅ ｏ ｌ ｉ ｌ ｄ ｉｉｒ ｉ ，Ｂ ｉ ｇ １０ ８ ，Ｃ ／ ａｏ ｌ ｉ ｔ ｅ ｔ ，Ｃ ｉ Ｍ ｔ ｒ ｏ ｃ ｍ ｎ ｔ ｏ ｔ ｎ Ｃｍ ｅ ａ ｎ ｅ ｏ ｇａＡ ｓ ａ ｎ ｅ ｎ ０ ０ １ ｈｎ ｔ ａ
amdahl定律计算公式
amdahl定律计算公式目录1. 引言1.1 背景和意义1.2 结构概述1.3 目的2. Amdahl定律2.1 定律介绍2.2 计算公式说明2.3 应用场景3. 实际案例分析3.1 案例介绍3.2 利用Amdahl定律计算性能提升比例3.3 分析结果及启示4. 扩展思考与局限性讨论4.1 扩展思考问题一4.2 扩展思考问题二4.3 局限性与改进方向分析5. 结论5.1 总结5.2 对未来的影响1. 引言1.1 背景和意义在计算机科学领域，性能是一个关键指标。
无论是硬件设计还是软件开发，我们都希望通过优化系统来提高其性能。
而理解和应用Amdahl定律就是一种有效的方法，它可以帮助我们定量地评估改进的潜力。
Amdahl定律最初由计算机科学家Gene Amdahl于1967年提出，被广泛用于衡量并行计算的可扩展性。
该定律基于一个简单但重要的观点：即使只有部分代码可以并行执行，通过优化这些串行部分仍然可以显著提升整体性能。
1.2 结构概述本文将首先介绍Amdahl定律的基本原理和定义（2.1节），然后详细讨论了如何使用Amdahl定律进行性能改进的计算（2.2节）。
接下来，在实际案例分析中（3节），将运用Amdahl定律来评估一个具体场景中的性能提升潜力。
分析结果及启示将在第4节中进行探讨，并讨论该定律所存在的局限性与可能的改进方向。
1.3 目的本文旨在通过对Amdahl定律的介绍和实际案例分析，使读者了解该定律的原理和应用，以及如何利用它来指导性能优化工作。
同时，本文也将探讨Amdahl定律的局限性，并提出一些扩展思考问题，以激发读者进一步深入研究并改进该定律。
通过阅读本文，读者将能够全面理解Amdahl定律的计算公式，并且能够运用它来评估系统中的串行部分对整体性能的影响，从而为系统的优化提供科学依据。
**注：接下来是第2节“2. Amdahl定律”的内容。
2. Amdahl定律2.1 定律介绍Amdahl定律是由计算机科学家Gene Amdahl在1967年提出的，它描述了在系统并行化时可获得的最大加速比。
基于机器学习的催化剂性能预测与优化研究
基于机器学习的催化剂性能预测与优化研究催化剂是一种能够提高化学反应速率、改善反应选择性的物质。
通过提供反应过渡态的新路径、调整反应物之间的相互作用，催化剂能够促进化学反应并降低能量消耗。
然而，传统的催化剂开发流程需要大量的试验和测试，耗费时间和资源，并且存在一定的试验评价不准确性。
为了解决这些问题，基于机器学习的催化剂性能预测与优化成为了研究的热点领域。
基于机器学习的催化剂性能预测与优化研究的目标是通过建立模型，将催化剂的性能与其特定的结构特征相联系，预测催化剂的性能以及优化催化剂设计。
这种方法不仅可以提高催化剂研发的效率，减少试错成本，而且能够为后续的催化剂设计和优化提供指导。
在基于机器学习的催化剂性能预测与优化研究中，一项重要的任务是建立一个可靠的催化剂性能预测模型。
这个模型可以基于已有的催化剂性能数据，通过对结构特征的学习，预测新的催化剂的性能。
为了构建这个模型，需要首先获取大量的催化剂数据集，数据集包含了催化剂的结构特征以及相应的性能指标。
为了提高预测的准确性，还可以引入更多的特征，例如催化剂的晶体结构、晶面对应的表面能等。
然后，通过机器学习算法，例如支持向量机、随机森林、神经网络等，对数据集进行训练，建立一个催化剂性能预测模型。
最后，使用这个模型对未知催化剂的性能进行预测。
同时，在基于机器学习的催化剂性能优化研究中，一个重要的任务是找到最佳的催化剂结构。
在这个任务中，可以使用一种被称为“搜索算法”的方法，通过遍历不同的催化剂结构，寻找具有最佳性能的催化剂。
搜索算法的目标是最小化或最大化某个性能指标，例如催化剂的活性、选择性、稳定性等。
可以使用优化算法，例如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，来搜索最佳的催化剂结构。
这些优化算法将候选的催化剂结构作为“个体”，通过不断的迭代和评估，逐步优化这些个体，直到找到最佳的催化剂结构。
基于机器学习的催化剂性能预测与优化研究还面临一些挑战。
首先，催化剂性能预测模型的准确性受到训练数据的质量和多样性的影响。
柽柳cpSSR—PCR反应体系的建立和优化
柽柳cpSSR—PCR反应体系的建立和优化【摘要】柽柳(cpSSR)是一种常用的分子标记工具，用于遗传多样性研究和种质资源鉴定。
本研究旨在建立和优化柽柳cpSSR-PCR反应体系，以提高PCR反应效率和准确性。
首先通过引物设计，选择合适的引物序列，然后优化反应条件，包括浓度、温度和时间等。
最后应用温度梯度PCR技术，快速筛选出最适合的反应条件。
本研究的意义在于为柽柳遗传研究提供了可靠的实验方法，为遗传资源利用和品种改良提供了重要支持。
展望未来，可以进一步探究cpSSR在其他植物物种的应用，并不断完善PCR反应体系的建立和优化方法。
通过本研究的实施，将推动柽柳遗传研究的进一步发展，促进植物种质资源的保护与利用。
【关键词】柽柳，cpSSR，PCR反应体系，引物设计，反应条件优化，温度梯度PCR，重要性，展望，研究方向，总结。
1. 引言1.1 研究背景柽柳（Salix purpurea）是一种重要的草本植物，具有重要的生态和经济价值。
柽柳在生态恢复、河岸防护、固沙等方面具有重要作用，因此对柽柳的研究日益引起人们的关注。
目前对柽柳的遗传研究还比较薄弱，尤其是缺乏足够的分子标记信息。
SSR（Simple Sequence Repeat）是一种重要的分子标记技术，具有很高的遗传多样性和稳定性。
而cpSSR（cpDNA-based SSR）是基于叶绿体DNA的SSR标记，不受核基因亲缘效应的影响，具有更高的适用性。
建立柽柳的cpSSR标记技术，对于深入了解柽柳的遗传多样性、进化关系以及种质资源的保护和利用具有重要意义。
目前尚未报道关于柽柳cpSSR标记的研究，缺乏相关的信息。
本研究旨在建立柽柳cpSSR—PCR反应体系，并对其进行优化，为后续的柽柳遗传研究奠定基础。
通过引入cpSSR技术，将为柽柳的种质资源研究提供新的手段，推动柽柳的遗传研究和资源利用。
1.2 研究目的研究目的是为了建立和优化柽柳cpSSR-PCR反应体系，以提高柽柳遗传多样性研究的效率和准确度。
《古墓丽影：崛起》A卡优化设置
《古墓丽影：崛起》A卡优化设置
这里所说的A卡是指采用ATI显卡芯片的显卡，而显卡又决定了大家对《古墓丽影：崛起》的游戏体验，许多玩家在体验游戏的时候不知道A卡优化设置的方法，老祖游戏小编在下文中将为大家分享《古墓丽影：崛起》A卡优化设置的方法，希望能对大家更好的体验《古墓丽影：崛起》起到一定的帮助。
玩家只需根据上图设置即可，提高帧数的同时，画面还大大加强，关键在于两个参数：1、开启EQAA(增强质量抗锯齿，4xEq状态下相当于8xMSaa，不但大大增强画质，还增加帧数，A卡独有)，2、镶嵌模式改为覆盖程序设置，最大镶嵌级别改为64x(此向可以大大提高帧数，画质不但不降低，还优化画质)。
经以上测试完全有效(测试平台WIN10)。
N卡略强于A卡
1、《古墓丽影崛起》对显卡的要求确实很高，GTX 970这样的也只能在1080p中等画质下勉强混混，高分辨率高画质必须上顶级卡，甚至是双卡。
2、NVIDIA目前领先得很明显，和游戏优化、驱动优化到位不无关系。
AMD方面还没有专门的优化驱动，相信后续会好起来。
以上就是小编为大家分享的《古墓丽影：崛起》A卡优化设置方法啦，希望能对大家有所帮助，想要了解更多《古墓丽影：崛起》相关资讯攻略的玩家就请持续关注老祖单机游戏网哦!。
ms中forcite analysis模块的介绍
ms中forcite analysis模块的介绍Materials Studio是一款由Accelrys公司开发的计算材料科学研究软件套件，其中包含了多种模拟和表征各种材料性质的模块。
Forcite是其分子动力学(MD)模拟引擎，主要用于执行复杂的物理系统模拟。
Forcite模块主要基于分子动力学研究体系的扩散系数、径向分布函数、回转半径等性质。
在动力学模拟之前，需要选择两个重要的参数，分别是力场和系综。
使用Forcite模块模拟MoS2对水的吸附过程，需要经过以下步骤：1. 建立模型：在Materials Studio的Visualizer或者Discover等其他建模工具中创建一个MoS2单层或几层的模型。
如果已有现成的模型，可直接导入。
2. 参数设置：将模型导出到Forcite中，然后进行适当的参数设置。
这包括选择合适的力场、温度控制方法、时间步长等。
对于MoS2和水这样的复杂体系，可能需要通过实验设计或量子化学方法获取更精确的参数。
3. 初始化：在设置了基本的参数之后，使用程序内置的工具来初始化解的动力学系统。
这通常涉及到为原子分配初始速度以开始模拟。
4. 运行模拟：启动模拟并观察结果。
可以选择平衡态模拟或者是从某个特定状态开始的非平衡态模拟。
可以通过监视系统的能量、体积、键角等各种性质随时间的演化过程来进行判断。
5. 数据分析：当模拟完成后，可以在Forcite中进行详细的数据分析。
例如查看每个时间点的能量变化，生成轨迹图以及一些统计数据如接触面积、相互作用能等来判断是否成功地模拟了MoS2对水的吸附现象。
也可以用这些数据与其他文献中的数据进行比较，看看模型的准确性如何。
6. 重复与优化：如果发现有任何问题或者不准确的地方，可以调整模型的参数重新进行模拟直到达到满意的结果为止。
7. 输出报告：最后根据得到的数据撰写一份关于这个模拟过程的详细的报告。
可以使用Materials Studio的可视化功能创建图表和其他可视化内容以便更好地解释和分析结果。
秋叶stablediffusion精简
秋叶stablediffusion精简是一种新型的稳定扩散技术，旨在提供更高效和更稳定的扩散效果。
通过对原有扩散技术进行改进和优化，秋叶stablediffusion精简能够在不损失扩散效果的情况下，减少系统资源的消耗，提高系统性能。
该技术在各种领域都具有广泛的应用前景，包括图像处理、通信系统、金融领域等。
下面将对秋叶stablediffusion精简的关键特点进行介绍。
1.高效稳定的扩散效果秋叶stablediffusion精简通过优化算法和数据结构，实现了扩散效果的显著提升。
不仅能够更加高效地实现扩散过程，还能够保持良好的稳定性，不易受到外部因素的影响。
这使得在各种复杂的环境下，秋叶stablediffusion精简都能够保持出色的扩散性能，满足实际应用的需求。
2.资源消耗低相比于传统的扩散技术，秋叶stablediffusion精简能够以更少的系统资源实现相同甚至更好的扩散效果。
这是通过对算法的优化和数据结构的精简实现的。
在实际应用中，可以显著降低系统的能耗和成本，提高系统的整体性能和可靠性。
3.应用领域广泛秋叶stablediffusion精简技术具有非常广泛的应用前景。
在图像处理领域，可以应用于图像的模糊处理、纹理合成等方面，提高图像处理的效率和质量。
在通信系统中，秋叶stablediffusion精简可以提高数据传输的稳定性和可靠性，提升通信系统的整体性能。
在金融领域，该技术可以应用于数据加密和安全传输等方面，保护金融信息的安全性和隐私性。
4.未来发展趋势随着信息化和数字化的进一步发展，对扩散技术的要求将会越来越高。
秋叶stablediffusion精简作为一种新型的扩散技术，具有明显的优势和巨大的发展潜力。
未来，随着技术的不断创新和优化，该技术将更加成熟和完善，应用范围将会进一步扩大，为各个行业带来更多的创新和发展机遇。
秋叶stablediffusion精简是一种具有显著优势和广泛应用前景的技术。
exFAT文件系统的优化模型
exFAT文件系统的优化模型
史久根;王跃;韩江洪
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)016
【摘要】针对exFAT文件系统查询FAT表时会读取大量无效数据的问题,提出一种阻止无效数据读取,加快文件查询速度,且代价较小的优化模型.优化模型在flash 中建立簇链表,顺序存储已读文件的FAT表信息,在系统RAM中建立文件信息块,保留该次运行常用文件的簇链表入口地址.以此快速查询文件FAT表信息.实验结果表明,FAT表离散度越大,速度和效率的优化效果越明显.
【总页数】3页(P54-55,58)
【作者】史久根;王跃;韩江洪
【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230000;合肥工业大学高科信息技术有限责任公司,合肥,230000;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230000;合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230000
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.exFAT文件系统分析及DBR手动修复 [J], 王赟
2.基于Winhex的exFAT文件系统结构研究 [J], 苏神保;刘丹
3.基于Winhex的exFAT文件系统结构研究 [J], 苏神保;刘丹
4.快速恢复ExFAT文件系统数据 [J], 权建军
5.exFAT文件系统手工修复技术 [J], 韩学博
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
知识 引导的遗 传算 法 Ｋ Ｇ Ａ 、 蚁 群算 法 、 加入 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ映射 的Ｐ Ｓ Ｏ和本文算法 分别 执行 １ ０次 ， 得到 每个 算法 的 平均求 解 时间和平均路径长度 ， 结果如表 １所示 。
表 １不 同算 法 比较
［３］王雪松 ， 高 阳， 程玉虎 ， 等． 知识引导遗传算法实现机器人 路径规划 ［ Ｊ ］ ．控制与决策 ， ２ ０ ０ ９， ２ ４（ ７ ）： １ ０ ４ ３—１ ０ ４ ９ ． ［４］Ｍａ ｓ ｅ ｈ ｉ ａ ｎ Ｅ， Ａ ｍｉ ｎ — Ｎ ａ ｓ ｅ ｉ ｒ Ｍ Ｒ ．Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ － Ａ ｔ ａ ｂ ｕ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ａ ｃ ｈ ［ Ｊ ］ ． Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ Ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ａ ｇ ａ ｚ ｉ ｎ ｅ ，
ｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ Ｉ ＥＥＥ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ｃｏ ｆｅ ｎ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｎ Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ，Ｐ ｅ ｒ ｔ ｈ，
Ａｕ ｓ ｔ ｒ ａ ｌ ｉ ａ ， １ ９ ９ ５： １ ９ ４ ２—１ ９ ４ ８．
［ ９］Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｄ Ｂ ， Ｚ ｈ ａ ｏ Ｃ Ｘ ．Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ａ ｍ ｉ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｗ ｉ ｔ ｈ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ｏ ｐ ｕ －
ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｚ ｅ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｊ ］ ．Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ Ｓ ｏ ｔ ｆ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ ０ ９ ，９
第 ５期
周峰 ： 基于 Ｔ ｅ ｎ ｔ 混 沌粒 子群 算 法的 滚动 窗 口路 径规 划
ａ ｌ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， ２ ０ ０ ８： ２ ９ ８—３ ０１ ．
７ ９
为了消除一次运行结果 中诸 多随机因素的影响 ， 对 Ｐ Ｓ Ｏ 、
［７］孙波 ， 陈卫东 ， 席裕庚． 基于粒子群优化算法 的移动机器人 全局路 径规划 ［ Ｊ ］ ． 控制与决策 ， ２ ０ ０ ５， ２ ０ （ ９ ） ： １ ０ ５ ２—１ ０ ６ ０ ． ［８］ Ｓ ａ ｓ ｋ ａ Ｍ ， Ｍ ａ ｃ ａ ｓ Ｍ ， Ｐ ｒ ｅ ｕ ｃ ｉ ｌ Ｌ ．Ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ ｐ ａ ｔ ｈ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ
（ １ ） ：３ ９— ４ ８ ．
［ １ Ｏ ］张英杰 ，刘朝 华． 融合微粒群 的多种群协 同进 化免疫 算法 ［ Ｊ ］ ． 控 制与决策 ， ２ ０ １ ０， ２ ５ （ １ １ ）： １ ６ ５ ７—１ ６ ６ ２ ．
［ １ １ ］Ｊ ｉ ｎ Ｙ ｉ ｓ ｕ ， Ｊ ｏ ｓ ｈ ｕ ａ Ｋ ｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｓ ， Ｌ ｕ Ｈ ｏ ｎ ｇ ｍ ｅ ｉ ， ｅ ｔ １ ａ ． Ｔ ｈ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｓ ｃ ａ ｐ ｅ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ｅ ｒ ［ Ｊ ］ ． Ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ Ｓ ｏ ｆ ｔ Ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ， ２ ０ ０ ８ ， ８ （ １ ） ：
—
８ ３ ９．
（ ３ ）本文算法亦可 以应用 到未知 动态环 境 中的路径 规划 。 文 献［ １ ９ ］ 中的动态 避碰 策略 的基本 思想 是将 机器人 视 野域 内
的动态 障碍物沿其运动方 向延伸 为一 较大 的静态 障碍物 ， 从 而 将 动态 避碰问题转化 为静态 避碰 问题来 解决 。借 鉴此思 想 ， 本 文做 了未知动态环境 的中的路径 规划 实验 。实验结果如 图 ５所 示， 图中圆圈表示 动态障碍物 。 ．
算法
ＰＳ Ｏ Ｅ Ｔ ｌ
平均 时间／ ｓ
４６ ６ ２
．
平均路径长度
５ ９ ３ ． １ ８
［５］钟建冬 ， 苏剑波． 基于概率 路标 的机 器人狭 窄通道 路径规 划 ［ Ｊ ］ ． 控制与决策 ， ２ ０ １ ０， ２ ５ （ １ ２ ） ： １ ８ ３ ｌ 一１ ８ ３ ６ ． ［６］Ｋ ｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ Ｊ ， Ｅ ｂ ｅ ｒ ｈ ａ ｔ ｒ Ｒ Ｃ ． Ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗ ａ ｌ ｓ ， ｎ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｅ ｄ —
ｓ ｗ ａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｆ ｅ ｒ ｇ ｕ ｓ ｏ ｎ Ｓ ｐ ｌ ｉ ｎ ｅ ｓ ［ Ｃ ］ ／ ／ Ｅ ｍ ｅ ｒ ｇ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ
ａ ｎ ｄ Ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ Ａｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ２ ０ ０ ６． Ｐ ｒ ａ ｇ ｕ ｅ，Ｃ ｚ ｅ ｃ ｈ： Ｉ Ｅ ＥＥ Ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ， ２ ０ ０ ６： ８ ３ ３
ｋ ＧＡ［ ３ ］
４５ ２ ５
．
５ ９ ０
自适 应蚁群算法［ ”］ 加入 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 映射 的 Ｐ Ｓ Ｏ 本文算法
４ ５ ． １ ２ ５ ２ ． ７ ８ ４ ８ ． ３ ５
５ ９ １ ． １ ２ ５ ８ ５ ． ４ ７ ５ ８ ３ ． ５ ４