导读:本文包含了分布式并行论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:分布式,算法,数据,图像处理,多维,路径,车辆。
分布式并行论文文献综述写法
郭语青,王可,沈沐衡,陈晓祺,陈家阳[1]（2019）在《并行分布式LMS自适应滤波器的FPGA实现》一文中研究指出FPGA因为相较于传统的ASIC拥有许多优势,在该领域的重要性也在不断提高。为了保证基于LMS自适应数字滤波器在硬件上的高效实现,使用无乘法结构的实现方案能够获得更好的效果。FPGA实现自适应数字滤波器的复杂性取决于乘法累加(MAC)的操作数量,而使用并行分布式算法通过使用查找表(LUT)替代乘法累加运算,能够显着降低硬件实现的复杂性,并且能减少逻辑资源的利用率,同时利用FPGA并行处理的优势,可以提高运行速度。所提出的方法通过软件仿真证明其有效性和优越性。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年22期）
冯学晓,刘翠芳[2]（2019）在《基于预先分类的分布式水下网络空间多维数据并行调度方法》一文中研究指出水下网络数据调度方法存在网络空间多维数据调度策略异常、交互资源槽分布调度存在资源均衡分布异常的状况,导致数据交互调度能力下降,数据间交互延迟增大,多维数据类别化调度准确率受到影响。针对问题提出基于预先分类的分布式水下网络空间多维数据并行调度方法,首先,对调度数据类别进行资源槽的类别优化处理,通过引入资源槽与分类调度算法,理顺资源槽交互类别数据集;接着对网络空间多维数据进行调度逻辑的计算,根据网络数据传输特点,引入多维数据分布式云并行调度算法,对网络空间中的并行数据流进行优化,实现多维数据的并行调度;最后,通过设计1 000～2 000组的实验数据,对提出方法的可行性进行证明,证明方法具有可行性高、数据并行调度效率高、稳定好的特点。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年20期）
陈龙,夏健,田书玲[3]（2019）在《适用于非定常流模拟的分布式并行GMRES方法》一文中研究指出为提高计算流体力学方法的收敛性和对高性能并行计算机的适应性,发展了适用于非定常流模拟的GMRES并行全隐式方法,并开展了相应的收敛和并行特性研究。采用变子空间数GMRES方法,减小重启过程计算时间;通过分区并行和Hybrid LU-SGS预处理算子实现方法的分布式并行化;采用鲁棒的Negative-SA湍流模型获得更大CFL数,采取计算和存储雅可比矩阵、网格重排序方法提高计算效率。利用这套方法完成了平面流、NACA0012翼型扰流、翼身组合体扰流、F-16战斗机非定常气动弹性和旋翼前飞流场的数值模拟。结果表明其计算效率较LU-SGS方法提高20%～200%;适用于当代高性能计算机分布式并行结构,并行效率非常高,在240个计算核心上出现了加速比的超线性。(本文来源于《空气动力学学报》期刊2019年05期）
王超,袁杰红[4]（2019）在《分布式并行遗传算法求解多车型车辆路径问题》一文中研究指出传统遗传算法在求解HVRP问题时寻优效率不高,在搜索过程中易陷入局部最优,发生早熟。为解决上述问题,文章在传统遗传算法的基础上,采用多个子算法并行分布、同时迭代的方式调整算法结构,并引入迁移算子实现迭代过程中各子算法间的信息共享,以提升寻优效率。(本文来源于《物流科技》期刊2019年10期）
陶婧[5]（2019）在《基于Spark的分布式大数据并行化聚类方法研究》一文中研究指出为提高异构复合存储数据库中分布式大数据的检索识别能力,提出一种基于Spark融合聚类的异构复合存储数据库中的分布式大数据并行化聚类方法,构建异构复合存储数据库存储结构模型,提取数据库中的分布式大数据的统计序列特征量,采用相空间结构重组方法进行分布式大数据的信息特征挖掘,在高维相空间中实现分布式大数据关联信息检测和特征挖掘。对提取的特征量采用Spark融合聚类方法实现并行聚类,结合自适应的学习算法实现数据聚类中心的自动搜索,提高聚类的收敛性。仿真结果表明,采用该方法进行异构复合存储数据库中分布式大数据聚类的自适应性能较好,聚类准确度较高,误分率较低,具有很好的数据库检索和特征识别能力。(本文来源于《湖北第二师范学院学报》期刊2019年08期）
张清勇,王皓冉,雷德明[6]（2019）在《求解分布式并行机调度的新型帝国竞争算法》一文中研究指出提出一种求解异构工厂分布式并行机调度问题(DPMSP)的新型帝国竞争算法(ICA),以最小化最大完成时间作为优化目标.首先,将DPMSP的优化简化为对工厂分配子问题的求解,提出相应的编码方案并采用最大处理时间规则解码;然后,采用基于加工速度的概率分配方法构建初始种群,引入殖民国家同化以加强对优秀个体的搜索并在革命中运用基于工件-工速积的新型插入算子以改善解的质量;最后进行大量数值实验.计算结果表明该新型ICA在分布式并行机调度问题求解方面具有较强的搜索优势和较好的稳定性.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
王玉坤[7]（2019）在《分布式并行遥感图像处理中的数据划分》一文中研究指出信息技术在不断普及的过程中,分布式并行遥感图像处理技术被应用到各个领域。本文主要针对分布式并行遥感图像处理中数据划分问题进行分析,内容如下。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年14期）
戴厚乐,杨庚,闵兆娥[8]（2019）在《分布式环境下多关键词并行密文检索方案》一文中研究指出对于可搜索加密需要均衡数据的安全性和检索效率。针对SSE-1密文检索方案中检索性能低、单关键词检索模式不足和传统单服务器架构中的单机资源局限性等问题,设计并实现了一种多关键词并行密文检索系统。该系统采用不同的索引加密方式提高密文检索性能;通过对密文倒排索引的切分实现倒排索引的分块检索,克服了单机资源的局限性并提高了检索效率;通过结合分布式特点扩展了传统单机检索架构并实现了多关键词的并行检索。实验结果表明,与SSE-1方案相比,在保证密文数据安全性的前提下所提方案能够提高检索、更新等操作的效率,实现多关键词的检索,同时动态扩展系统分布式架构以提高系统负载能力。(本文来源于《计算机应用》期刊2019年10期）
[9]（2019）在《2019年第20届并行与分布式计算、应用和技术国际会议(PDCAT)》一文中研究指出并行与分布式计算、应用和技术国际会议(PDCAT)是世界各地的科学家、工程师和从业者展示在并行和分布式计算各领域的最新研究、成果、想法、进展和应用的一个重要论坛。PDCAT于2000年在香港举办首届,至今已经在中国、日本、新加坡、澳大利亚、新西兰、韩国等亚洲和大洋洲(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年03期）
张建[10]（2019）在《分布式估计算法在考虑差异工件的并行批处理机调度中的应用》一文中研究指出论文考虑包含差异工件的并行批处理机调度问题,优化目标是最小化制造跨度.在不违背机器容量的限制下,所有工件需要被分成不同的批次,然后被安排在机器上进行加工.首先根据问题提出一个混合整数规划模型,并提出一个下界;采用FF-LPT规则实现对工件的分批和排序;然后提出基于4种更新机制的分布式估计算法(EDA)来对问题求解.最后通过实验对各类规模不同的算例进行仿真,并将结果和模拟退火算法(SA)、遗传算法(GA)作对比,验证了算法的有效性.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年06期）
分布式并行论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
水下网络数据调度方法存在网络空间多维数据调度策略异常、交互资源槽分布调度存在资源均衡分布异常的状况,导致数据交互调度能力下降,数据间交互延迟增大,多维数据类别化调度准确率受到影响。针对问题提出基于预先分类的分布式水下网络空间多维数据并行调度方法,首先,对调度数据类别进行资源槽的类别优化处理,通过引入资源槽与分类调度算法,理顺资源槽交互类别数据集;接着对网络空间多维数据进行调度逻辑的计算,根据网络数据传输特点,引入多维数据分布式云并行调度算法,对网络空间中的并行数据流进行优化,实现多维数据的并行调度;最后,通过设计1 000～2 000组的实验数据,对提出方法的可行性进行证明,证明方法具有可行性高、数据并行调度效率高、稳定好的特点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布式并行论文参考文献
[1].郭语青,王可,沈沐衡,陈晓祺,陈家阳.并行分布式LMS自适应滤波器的FPGA实现[J].信息与电脑(理论版).2019
[2].冯学晓,刘翠芳.基于预先分类的分布式水下网络空间多维数据并行调度方法[J].舰船科学技术.2019
[3].陈龙,夏健,田书玲.适用于非定常流模拟的分布式并行GMRES方法[J].空气动力学学报.2019
[4].王超,袁杰红.分布式并行遗传算法求解多车型车辆路径问题[J].物流科技.2019
[5].陶婧.基于Spark的分布式大数据并行化聚类方法研究[J].湖北第二师范学院学报.2019
[6].张清勇,王皓冉,雷德明.求解分布式并行机调度的新型帝国竞争算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[7].王玉坤.分布式并行遥感图像处理中的数据划分[J].电子技术与软件工程.2019
[8].戴厚乐,杨庚,闵兆娥.分布式环境下多关键词并行密文检索方案[J].计算机应用.2019
[9]..2019年第20届并行与分布式计算、应用和技术国际会议(PDCAT)[J].西安电子科技大学学报.2019
[10].张建.分布式估计算法在考虑差异工件的并行批处理机调度中的应用[J].计算机系统应用.2019