刘峰
- 作品数：5 被引量：15H指数：3
- 供职机构：成都信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省青年科技基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 大数据技术中计算与数据的协作机制被引量：3
- 2014年
- 大数据系统也被称为面向数据的高性能计算系统,与传统高性能计算系统相似,其计算和数据存储通常也是基于机群实现的分布式系统。以计算与数据的协作机制为主线分析对比了面向计算的高性能计算和面向数据的高性能计算,指出正是计算与数据的协作机制决定着大数据系统的基本结构和性能。分布式文件系统与计算通过协助机制的融合是大数据系统实现自动并行化的基础。与面向计算的高性能计算系统不同,大数据系统以切分数据并将计算向数据迁移作为协作机制的主要原则,实现对海量数据的自动并行批处理。元数据映射方法、哈希映射方法及流式拓朴方法是实现计算和数据协作的基本方法,特别是利用流式拓朴方法可以实现实时大数据处理。
- 王鹏黄焱刘峰安俊秀
- 关键词：面向数据大数据
- 多尺度量子谐振子算法性能分析被引量：8
- 2015年
- 多尺度量子谐振子算法(MQHOA)具有良好的全局收敛性以及自适应性。为分析研究MQHOA求解精度与速度具体性能,通过求解整数非线性规划问题,将MQHOA和采用量子行为模型且已被广泛使用的量子粒子群优化(QPSO)算法以及改进的随机平均最好位置量子粒子群(QPSO-RM)算法进行理论模型和实验对比,仿真实验中,MQHOA对7组无约束整数规划问题的求解均取得100%成功率且求解速度整体上略快于QPSO和QPSO-RM;对2组有约束整数规划问题的求解速度比QPSO、QPSO-RM稍慢,但MQHOA的求解成功率均为100%,高于后两者;通过和QPSO、QPSO-RM的收敛过程进行对比,MQHOA更快更早于对比算法收敛到全局最优解。实验结果表明:MQHOA能有效地适应整数规划求解问题,能够避免陷入局部最优解的情况从而获得全局最优解,并在求解精度和收敛速度上均优于对比算法。
- 袁亚男王鹏刘峰
- 关键词：量子粒子群优化算法
- 一种波导环形器
- 本实用新型涉及一种波导环形器，其特征在于：包括1个魔T、1个非互易差相移器、1个3dB定向耦合器、1个负载、1片吸收体、1个差相移腔体、第一盖板、第二盖板、第一永磁体组、第二永磁体组、多个旋磁铁氧体样品和密封圈；其中：魔...
- 许诚昕吴启满刘峰
- 文献传递
- 多尺度量子谐振子优化算法实现方法研究被引量：3
- 2015年
- 多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA)是一种利用量子谐振子的概率解释构造的新智能优化算法,其运行框架包含2个互相嵌套的过程:量子谐振子收敛和多尺度收敛。采样运算是MQHOA算法的基本运算单元,其高斯随机数的生成效率直接影响算法的执行效率,采用Box-Muller方法实现高斯随机数的高效生成,大幅提升MQHOA算法的执行效率。通过对MQHOA算法运行框架与方法的分析,给出MQHOA算法的详细实现方法;对10个优化测试函数进行实验分析,其结果与10个相关算法的结果进行对比,表明MQHOA算法可以准确地求解一维和多维函数优化问题。
- 刘峰王鹏黄焱袁亚男
- 关键词：函数优化
- 多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究被引量：5
- 2016年
- 多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA,multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法,采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量,采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验,确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法(MQHOA-P,multi-scale quantum harmonic oscillator parallel algorithm)。在由10个计算节点构成的集群上对6种标准测试函数进行实验,通过改变计算节点数、函数维数和采样参数测试MQHOA-P算法的加速比,实验结果表明,MQHOA-P算法具有良好的加速比和扩展性,可以在大规模集群中部署、运行。
- 黄焱王鹏程琨刘峰
- 关键词：加速比函数优化
