广西壮族自治区自然科学基金(2012GXNSFAA053230)
- 作品数：6 被引量：15H指数：3
- 相关作者：杨辉华郭拓李灵巧唐天彪罗国安更多>>
- 相关机构：桂林电子科技大学清华大学中国科学院植物研究所更多>>
- 发文基金：广西高校优秀人才计划项目广西壮族自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术机械工程更多>>
- 多目标原油选择与混合优化方法被引量：1
- 2014年
- 为保证原料的稳定供应,炼厂经常需要寻找相似原油替代库存量少的原油。以混合原油与目标原油质量偏差最小以及混合原料成本最低为目标,构建了一个多目标原油选择与混合优化模型。模型为混合整数非线性规划模型,可以将寻找替代原油转化为原油选择与混合优化问题。在原始多目标布谷鸟搜索(MOCS)算法基础上,对编码以及Lévy飞行进行了改进,结合非支配排序方法提出了一种改进的多目标布谷鸟搜索(IMOCS)算法。利用IMOCS算法求解模型,可同时确定原油的选择和混合比例,且一次计算可得到一组Pareto最优解。通过仿真,与非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行对比,验证算法的寻优效果。计算得到的混合方案可为炼厂寻找替代原油提供参考。
- 马巍杨辉华李虎田松柏
- 关键词：混合整数非线性规划
- 并行MapReduce PLS算法及其在光谱分析中的应用被引量：5
- 2012年
- 偏最小二乘(PLS)算法是常用的光谱建模算法,然而对于海量光谱处理情形,在单台计算机上建模及优化时间开销很大。基于MapReduce编程模式,提出了并行MapReduce PLS回归算法,包括并行数据标准化和并行主成分提取两个过程。在多台普通计算机上搭建Hadoop云计算集群平台,以近红外光谱处理为例,开展了算法验证实验。实验结果表明,基于MapReduce编程模式的并行PLS算法对海量近红外光谱数据集进行回归建模时,能有效提高建模速度,随计算机台数的增多可得到接近线性的加速比,并具有良好的扩展性。
- 杨辉华杜玲玲李灵巧唐天彪郭拓梁琼麟王义明罗国安
- 关键词：近红外光谱MAPREDUCE并行计算HADOOP
- 带权相似度度量方法及其在光谱异常判定中的应用被引量：2
- 2012年
- 为了检测异常光谱以及判定异常光谱产生的原因,从相似学原理出发,提出带权相似度度量方法,利用光谱的相似度来判别异常光谱。以中药生产过程中的近红外光谱分析为例,利用带权相似度方法并结合特征谱段的相似性,对异常光谱进行判定。实验结果表明,相比常用的相关系数法、夹角余弦法,带权相似度法灵敏性更高,更能反映关键波长范围内的谱图变化,其判定结果与实际情况重合性较好,从而在近红外在线监测过程中具有很强的实用性。
- 唐天彪杨辉华梁晓智郭拓李灵巧罗国安
- 关键词：近红外在线监测光谱分析
- 基于Sector/Sphere的气相色谱质谱联用多样本并行对齐算法被引量：3
- 2013年
- 针对气相色谱质谱联用(GC-MS)数据处理过程复杂且计算量大、处理时间过长而严重拖延实验进度的问题,以多样本保留时间对齐为例,设计了基于分布式平台Sector/Sphere的GC-MS数据处理并行框架,实现了多样本并行对齐算法。首先分布式计算所有样本的相似度矩阵;然后依据层次聚类原理将原样本集划分为小样本集,分布式对齐各小样本集内部的样本;最后以各小样本集的平均样本作为对齐依据合并各样本集的对齐结果。实验结果表明:多样本并行对齐算法的错误率为2.9%,由4台PC组成的集群处理大量样本时,最高加速比达到3.29;能够在保证较高正确率的前提下提升计算速度,解决处理时间过长的问题。
- 杨辉华任洪军李灵巧段礼新郭拓杜玲玲漆小泉
- 关键词：SECTOR分布式计算
- 基于小生境遗传算法的技能型员工调度方法
- 2013年
- 研究软件项目开发中一类完全技能型效率异质的员工调度问题,以最短工期为目标建立了相应的整数线性规划模型。为了解决此NP-hard问题,提出一种改进的小生境遗传算法,其在每次迭代中计算当代种群中任意两个个体的汉明距离并给出一个惩罚函数,当两个个体之间的距离小于指定值时,较大个体的适应度值由惩罚函数计算,依据适应度值大小排序选择较小的个体进入下一代,以此形成改进的小生境遗传算法,该算法的优点是在每次迭代中保留了种群的多样性。使用文献中软件开发项目案例,验证了算法的有效性,结果表明该小生境遗传算法的调度结果更优,可达到精确求解法的目标值,并能提供其他最优解。
- 杨辉华梁晓智聂慧张晓凤
- 关键词：小生境遗传算法软件项目管理
- 基于GPU计算的并行PLS算法研究与实现被引量：4
- 2012年
- 偏最小二乘算法(PLS)是与红外、近红外光谱分析结合使用最为广泛的化学计量学算法,然而当前PLS算法通常采用单线程方式实现,当校正模型数量多或样本数量大、波长点数和主成分数较多,模型需对光谱预处理和波长选择方法反复优化时,计算十分缓慢。为大幅提高建模速度,该文提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行计算策略,利用具有大规模并行计算特性的GPU作为计算设备,结合CUBLAS库函数实现了基于GPU并行的PLS建模算法(CUPLS)。利用近红外光谱数据集进行性能对比实验,结果表明CUPLS建模算法较传统单线程实现的PLS算法,加速比可达近42倍,极大地提升了化学计量学算法的建模效率。该方法亦可用于其它化学计量学算法的加速。
- 杨辉华唐天彪李灵巧郭拓罗国安
- 关键词：偏最小二乘并行计算图形处理器CUDA光谱分析
